基于主元神经网络的非结构化道路跟踪 被引量：18

1

作者 李青 郑南宁 +1 位作者 马琳 程洪 《机器人》 EI CSCD 北大核心 2005年第3期247-251,共5页

在概率的框架内,基于主元神经网络,提出了一种新的蒙特卡罗道路跟踪技术,用于自主陆地车辆在非结构化道路上的导航.使用直线道路模型表示道路边缘,并对其状态利用二阶自回归模型进行预测;在HSV彩色空间将颜色信息和局部空间特征相结合,... 在概率的框架内,基于主元神经网络,提出了一种新的蒙特卡罗道路跟踪技术,用于自主陆地车辆在非结构化道路上的导航.使用直线道路模型表示道路边缘,并对其状态利用二阶自回归模型进行预测;在HSV彩色空间将颜色信息和局部空间特征相结合,利用主元神经网络提取主成分;根据道路边缘窗的统计特性,利用粒子滤波器进行道路状态的估计.实验结果表明,该方法能够鲁棒地进行非结构化道路跟踪. 展开更多

关键词 主元神经网络 粒子滤波器 自主陆地车辆 非结构化道路跟踪

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基于非线性主元分析和概率神经网络的凝汽器故障诊断方法研究 被引量：16

2

作者 侯国莲 孙晓刚 +1 位作者 张建华 金慰刚 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第18期104-108,共5页

该文提出了一种基于两个神经网络的凝汽器故障诊断方法。首先使用非线性主元分析神经网络进行特征提取,降低数据维数,既简化了诊断过程,又确保故障诊断精度。随后使用概率神经网络获取最终的故障诊断结果,该神经网络训练速度快,而且容... 该文提出了一种基于两个神经网络的凝汽器故障诊断方法。首先使用非线性主元分析神经网络进行特征提取,降低数据维数,既简化了诊断过程,又确保故障诊断精度。随后使用概率神经网络获取最终的故障诊断结果,该神经网络训练速度快,而且容易添加新的训练样本。最后将提出的方法用于某汽轮机组凝汽器故障诊断中,测试结果表明该方法行之有效,且易于工程实现。 展开更多

关键词 热能动力工程 主元分析神经网络 概率神经网络 凝汽器 故障诊断

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主成分分析法神经网络及其在瑞培林片剂测定中的应用 被引量：3

3

作者 屈凌波 刘浩 +1 位作者 相秉仁 安登魁 《计算机与应用化学》 CAS CSCD 北大核心 2002年第4期422-424,共3页

介绍了主成分分析法神经网络的基本原理,对瑞培林片剂进行了测定,回收率令人满意,讨论了此法在复方制剂多组分同时测定中的优越性,并研究了网络拓扑结构、学习速率等对结果的影响。

关键词 主成分分析法 神经网络 瑞培林片剂 测定 药物分析

原文传递

机械故障信号的分离 被引量：1

4

作者 陈岳东 蒋林 屈梁生 《中国机械工程》 CAS CSCD 北大核心 1995年第2期48-49,共2页

针对机械故障信号经常是多种故障信号的混合（它们相互作用、相互干扰），给正确的故障识别造成很大困难的实际情况，提出基于神经网络非线性主分量分析的机械故障信号分离方法。阐述故障信息的分离与主分量分析的关系，并将二者统一起... 针对机械故障信号经常是多种故障信号的混合（它们相互作用、相互干扰），给正确的故障识别造成很大困难的实际情况，提出基于神经网络非线性主分量分析的机械故障信号分离方法。阐述故障信息的分离与主分量分析的关系，并将二者统一起来，从理论上证明应用主分量分析方法进行故障分离的有效性；介绍神经网络非线性主分量分析；提出基于神经网络非线性主分量分析的故障分离方法。利用实际故障信号进行分离，取得令人满意的结果。 展开更多

关键词 机械 故障信号分离 主分量 神经网络 故障诊断

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桩侧摩阻力工作机理与预测的研究 被引量：2

5

作者 石名磊 邓学钧 刘松玉 《工业建筑》 CSCD 北大核心 2003年第10期36-40,共5页

采用主成分和主分量分析 ,研究了粘性土各常规指标综合反映其性质的能力。提出了采用单一指标液性指数IL,综合反映粘土存在误差 ;双指标孔隙比e和IL,综合反映亚粘土相对更加合理 ;相对指标IL、指标e综合反映亚砂土更加合理 ,且亚砂土隶... 采用主成分和主分量分析 ,研究了粘性土各常规指标综合反映其性质的能力。提出了采用单一指标液性指数IL,综合反映粘土存在误差 ;双指标孔隙比e和IL,综合反映亚粘土相对更加合理 ;相对指标IL、指标e综合反映亚砂土更加合理 ,且亚砂土隶属于粘性土范畴不尽合理的结论。基于主成分和主分量分析的结论 ,采用BP神经网络模型 ,对指标e和IL 预测大直径钻孔灌注桩桩侧摩阻力的方法进行研究。根据实测数据 ,对大直径钻孔灌注桩端承载力的发挥机制进行了讨论。 展开更多

关键词 大直径钻孔灌注桩 粘性土 侧摩阻力 人工神经网络

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数学建模中的数据挖掘方法 被引量：6

6

作者 侯木舟 张鸿雁 《数学理论与应用》 2004年第4期16-18,共3页

结合我校数模培训和参赛的经验 ,介绍了数据挖掘中的多元回归分析 ,主成分分析、人工神经网络等方法在建模中的一些成功应用 .

关键词 数据挖掘 建模 人工神经网络 主成分分析 培训 成功 经验 多元回归分析

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结合韵律和音质参数的改进二次判别式在语音情感识别中的应用 被引量：5

7

作者 赵艳 赵力 邹采荣 《信号处理》 CSCD 北大核心 2009年第6期882-887,共6页

提取可以表征唤醒维的韵律参数和表征效价维的音质参数综合用于语音情感识别是近年来此领域的一个研究方向。为了提高情感识别率,本文提取了18个韵律参数和59个音质参数用于识别,为避免特征矢量维度过高而造成的计算量过大和信息冗余,... 提取可以表征唤醒维的韵律参数和表征效价维的音质参数综合用于语音情感识别是近年来此领域的一个研究方向。为了提高情感识别率,本文提取了18个韵律参数和59个音质参数用于识别,为避免特征矢量维度过高而造成的计算量过大和信息冗余,采用主分量分析神经网络(PCANN)进行降维,并用二次判别式进行参数有效性验证。针对二次判别式输入参数正态化这一假设,提出一种改进二次判别式用于四种情感的识别,实验结果表明,改进方法可以有效提高识别率。 展开更多

关键词 语音情感识别 唤醒维 效价维 音质参数 PCANN 改进二次判别式

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近红外光谱数据处理的独立分量分析方法研究 被引量：4

8

作者 方利民 林敏 《中国计量学院学报》 2008年第2期137-141,145,共6页

从数学的角度分析比较了主成分分析(PCA)与独立分量分析(ICA)的原理和特点,给出光谱矩阵在两种不同分析方法下的不同分解;同时结合线性回归和神经网络回归,提出"两步法"来确定不同成分含量测定的最优模型.进而采用PCA与ICA对... 从数学的角度分析比较了主成分分析(PCA)与独立分量分析(ICA)的原理和特点,给出光谱矩阵在两种不同分析方法下的不同分解;同时结合线性回归和神经网络回归,提出"两步法"来确定不同成分含量测定的最优模型.进而采用PCA与ICA对实际测得的玉米近红外光谱进行了处理,比较分析了两种不同分解所得矩阵的化学含义,以及PCA与ICA两种不同分解对玉米光谱分析结果的影响.仿真结果表明,ICA从独立性角度对光谱数据矩阵进行分解,所得结果更接近实际光谱.最后,利用"两步法"对玉米三种主要成分水、淀粉、蛋白质分别建立了各自最优含量测定模型.结果表明,所建模型符合快速测定要求,具有一定的实用价值. 展开更多

关键词 独立分量分析 主成分分析 神经网络 近红外光谱 玉米样品

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语音特征参数在说话人识别中的应用 被引量：1

9

作者 张银娟 张玲华 朱国洋 《金陵科技学院学报》 2006年第1期31-34,共4页

在噪声环境下,用传统特征参数如LPCC、MFCC说话人识别往往达不到很好的识别效果。用加权、差分和组合的方法对原始特征参数进行二次处理,并对处理的结果进行PCANN变换,可得到一种新的说话人特征参数。新特征实现了对原特征的降维和去冗... 在噪声环境下,用传统特征参数如LPCC、MFCC说话人识别往往达不到很好的识别效果。用加权、差分和组合的方法对原始特征参数进行二次处理,并对处理的结果进行PCANN变换,可得到一种新的说话人特征参数。新特征实现了对原特征的降维和去冗余,丢弃了分布在高维的噪声信息,实验表明,新特征增强了说话人识别系统的鲁棒性,提高了系统的识别性能。 展开更多

关键词 说话人识别 特征提取 二次特征提取 主分量分析神经网络(PCANN)

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一种基于改进BP神经网络的PCA人脸识别算法 被引量：50

10

作者 李康顺 李凯 张文生 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第1期158-161,共4页

人脸识别作为模式识别领域的热点研究问题受到了广泛的关注。传统BP算法虽然具有自学习、自适应以及强大的非线性映射能力并且在人脸图像识别准确率上占有很大的优势,但算法具有收敛缓慢、训练过程振荡、易陷入局部极小点等缺点。针对传... 人脸识别作为模式识别领域的热点研究问题受到了广泛的关注。传统BP算法虽然具有自学习、自适应以及强大的非线性映射能力并且在人脸图像识别准确率上占有很大的优势,但算法具有收敛缓慢、训练过程振荡、易陷入局部极小点等缺点。针对传统BP算法的不足提出一种基于改进BP神经网络的PCA人脸识别算法,该算法采用PCA算法提取图像的主要特征,并结合一种新的权值调整方法改进BP算法进行图像分类识别。仿真实验表明,通过使用该算法对ORL人脸数据库的图像进行识别,其结果比传统算法具有更快的收敛速度和更高的识别率。 展开更多

关键词 人脸识别 主成分分析rBP神经网络 附加动量 弹性梯度下降法

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基于SPSS的PCA-RBF神经网络模型的仿真试验 被引量：8

11

作者 黄华 《新疆农业大学学报》 CAS 北大核心 2010年第6期535-538,共4页

以SPSS软件为试验平台,根据PCA-RBF神经网络理论,结合SPSS软件的主成分分析模块和神经网络模块,运用人工近红外谱模拟数据估计葡萄糖浓度,实现PCA-RBF神经网络模型的仿真试验。相比与Matlab、C/C++等软件,该方法免去了繁琐的编程,为工... 以SPSS软件为试验平台,根据PCA-RBF神经网络理论,结合SPSS软件的主成分分析模块和神经网络模块,运用人工近红外谱模拟数据估计葡萄糖浓度,实现PCA-RBF神经网络模型的仿真试验。相比与Matlab、C/C++等软件,该方法免去了繁琐的编程,为工程应用提供了一个简单快捷的试验途径。试验结果表明,利用SPSS软件实现PCA-RBF神经网络预测取得了非常满意的结果。 展开更多

关键词 神经网络 主成分分析(PCA) 主成分-径向基函数神经网络(PCA-RBFNN) SPSS

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主成分分析法在神经网络集成预报中的应用 被引量：6

12

作者 盛飞 《气象科学》 CSCD 北大核心 2005年第4期362-368,共7页

本文将主成分分析方法引入到用神经网络作集成预报中,根据各个主成分的方差贡献的大小来确定所需主成分的个数,在此基础上,对集成预报的原始因子进行重构,以达到对数据进行降维,加快计算速度和提高预报准确率的目的。

关键词 主成分分析 集成预报 神经网络

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基于PCA和RBF神经网络的中长期负荷预测方法 被引量：4

13

作者 张尧 席云华 +2 位作者 胡金磊 夏成军 林凌雪 《电气应用》 北大核心 2008年第2期61-64,共4页

针对电力系统负荷预测问题,利用径向基函数(RBF)神经网络补全历史负荷数据,然后在主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和RBF神经网络原理的基础上,结合PCA和RBF神经网络方法进行负荷预测。实例表明该方法能有效降低输入变量... 针对电力系统负荷预测问题,利用径向基函数(RBF)神经网络补全历史负荷数据,然后在主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和RBF神经网络原理的基础上,结合PCA和RBF神经网络方法进行负荷预测。实例表明该方法能有效降低输入变量的维数,且具有较高的精度。 展开更多

关键词 主成分分析 RBF神经网络 中长期负荷预测

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采用伏安型电子舌评价低钠盐配方中的苦味 被引量：3

14

作者 白薇薇 惠延波 +1 位作者 牛群峰 阳雨妍 《中国调味品》 北大核心 2017年第9期109-112,115,共5页

采用伏安型电子舌对8种低钠盐配方样品进行苦味特性评价研究。使用电子舌系统采集样品信号,利用小波分析进行数据压缩预处理,结合主成分分析、聚类分析对低钠盐配方进行区分分类,利用径向基神经网络建立低钠盐苦味预测模型。结果表明:... 采用伏安型电子舌对8种低钠盐配方样品进行苦味特性评价研究。使用电子舌系统采集样品信号,利用小波分析进行数据压缩预处理,结合主成分分析、聚类分析对低钠盐配方进行区分分类,利用径向基神经网络建立低钠盐苦味预测模型。结果表明:小波压缩后剩余能量和置零系数比分别为99.23%,99.42%;主成分得分图上,低钠盐配方与苦味参比样品差异明显;聚类分析结果与主成分分析结果相一致,正确反映了样品之间的亲疏关系;径向基神经网络建立的苦味预测模型均方根误差为1.48%,预测结果与实际感官评价结果相吻合。该研究为低钠盐的呈味特性评价提供了一种新的方法和途径。 展开更多

关键词 低钠盐 伏安型电子舌 苦味 小波压缩 主成分分析 径向基神经网络

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多维多息特征数据挖掘方法研究——以中药指纹图谱数据为例 被引量：3

15

作者 童逸夫 黄春毅 《现代图书情报技术》 CSSCI 北大核心 2011年第12期69-73,共5页

利用R开源统计分析软件平台,以中药HPLC指纹图谱数据为例,构建多维多息特征数据挖掘模型并进行可视化处理分析,研究结果显示主成分分析降维后的综合主成分能够反映多维多息特征数据的规律,并且验证主成分聚类模型及神经网络模型用于揭... 利用R开源统计分析软件平台,以中药HPLC指纹图谱数据为例,构建多维多息特征数据挖掘模型并进行可视化处理分析,研究结果显示主成分分析降维后的综合主成分能够反映多维多息特征数据的规律,并且验证主成分聚类模型及神经网络模型用于揭示多维多息数据的信息特征的有效性与实用性。最终根据主成分聚类分析结果,建立未知产地川芎样晶的产地预测鉴别模型。 展开更多

关键词 多维多息 数据挖掘 主成分聚类 神经网络

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