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采用多模型融合方法评价滑坡灾害易发性:以湖北省五峰县为例 被引量：32
1
作者 连志鹏 徐勇 +2 位作者 付圣 陈丽霞 刘磊 《地质科技通报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期178-186,共9页
不同的易发性评价模型可以得到有差异的滑坡空间预测结果,选取最优模型甚至综合各模型的优势是提高易发性评价精度的有效方法。为检验模型融合思路的有效性,以鄂西地区五峰县渔洋关镇为研究区,提取坡度、地层、断层、河流、公路等7个滑... 不同的易发性评价模型可以得到有差异的滑坡空间预测结果,选取最优模型甚至综合各模型的优势是提高易发性评价精度的有效方法。为检验模型融合思路的有效性,以鄂西地区五峰县渔洋关镇为研究区,提取坡度、地层、断层、河流、公路等7个滑坡成因条件,分别采用信息量模型、证据权模型和频率比模型进行滑坡易发性评价;并将3种模型分别进行归一化、主成分分析(PCA,Principal component analysis)和优势融合,得到了6幅易发性分区图。结果表明:优势耦合模型精度最高(90.3%),频率比模型次之(89.7%),归一化融合模型和PCA融合模型分别为89.3%和89.1%,以上4种结果的精度均高于证据权模型(87.7%)和信息量模型(87.6%);6幅预测图对应的评价结论与历史滑坡空间分布的实际情况相符。空间一致性对比结论表明,主成分融合模型与优势耦合模型的同格率高达68%,其预测结果避免了单个模型预测结论带来的偶然性和片面性,说明多模型融合方法与优势耦合模型在提高滑坡易发性预测精度上是可行性的,该思路对其他地区滑坡灾害易发性评价具有借鉴意义。 展开更多
关键词 滑坡灾害 易发性评价 主成分分析法 模型融合
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基于互补特征层次决策融合的SAR目标识别方法 被引量：18
2
作者 赵鹏举 甘凯 《电光与控制》 北大核心 2018年第10期28-32,共5页
提出基于互补特征层次决策融合的合成孔径雷达(SAR)目标识别方法,该方法采用主成分分析特征、目标峰值和目标轮廓作为描述SAR图像的特征。三者对于目标的描述具有较强的互补性,从而为目标识别提供更多的鉴别力信息。在决策融合阶段,采... 提出基于互补特征层次决策融合的合成孔径雷达(SAR)目标识别方法,该方法采用主成分分析特征、目标峰值和目标轮廓作为描述SAR图像的特征。三者对于目标的描述具有较强的互补性,从而为目标识别提供更多的鉴别力信息。在决策融合阶段,采用了层次推进的策略。第一级采用主成分分析特征,第二级采用峰值特征,第三级采用轮廓特征进行识别。当前一级得到可靠的识别结果时,下一级则无需进行。采用层次融合策略,大大提高了目标识别的效率,避免了不必要的重复识别过程。为了验证所提方法的有效性,基于MSTAR公共数据集进行了目标识别实验。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 目标识别 主成分分析 峰值 轮廓 层次决策融合
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基于贝叶斯网络的牵引逆变器开路故障多特征融合诊断方法 被引量：17
3
作者 张国恒 高锋阳 +1 位作者 石岩 高云波 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期732-740,共9页
为了增强牵引逆变器开路故障诊断方法对于不确定因素的免疫能力,提出一种基于贝叶斯网络的信息融合诊断方法。以牵引逆变器输出侧的电流和电压为信号源,提取小波包熵特征,采用主成分分析法对原始特征进行降维,使用贝叶斯参数估计法融合... 为了增强牵引逆变器开路故障诊断方法对于不确定因素的免疫能力,提出一种基于贝叶斯网络的信息融合诊断方法。以牵引逆变器输出侧的电流和电压为信号源,提取小波包熵特征,采用主成分分析法对原始特征进行降维,使用贝叶斯参数估计法融合降维后的特征量,得到信息互补的新的特征向量。利用贝叶斯网络对融合后的新的特征向量进行识别,对不同观测值情况下的最大后验概率估计结果进行信息融合并做出决策,进而完成故障诊断。建立仿真模型,与使用K均值算法的故障分类情况做对比,验证不同转速和白噪声情况下所提故障诊断方法的有效性。研究结果表明:所提方法能够对牵引逆变器IGBT的单管和双管开路故障进行准确检测与定位,能够去除冗余信息和互补有效信息,具有一定的抗干扰能力,准确率高,适应性强。 展开更多
关键词 数据驱动 故障诊断 小波包熵 主成分分析 信息融合 贝叶斯网络
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小波变换和特征加权融合的人脸识别 被引量：17
4
作者 赵焕利 王玉德 +1 位作者 张学志 薛乃玉 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2012年第12期1522-1527,共6页
在人脸识别领域,提取人脸特征和降低维数是人脸识别的关键。传统的基于小波变换的人脸识别算法仅在小波分解的低频分量上提取用于分类的图像特征,造成了高频分量中部分对识别有利信息的丢失。为了更有效地提取人脸图像特征,提出一种基... 在人脸识别领域,提取人脸特征和降低维数是人脸识别的关键。传统的基于小波变换的人脸识别算法仅在小波分解的低频分量上提取用于分类的图像特征,造成了高频分量中部分对识别有利信息的丢失。为了更有效地提取人脸图像特征,提出一种基于小波变换和特征加权融合的人脸识别算法。首先通过小波变换对人脸图像进行降维处理,然后对4个小波子图分别运用主成分分析法(PCA)提取特征,并把这4部分特征加权融合,最后利用支持向量机(SVM)进行分类识别。在ORL人脸库上进行实验验证,识别准确率可达到97.5%,实验结果表明该算法能够有效提高人脸识别能力,与传统识别算法相比具有较高的识别准确率和识别速度。 展开更多
关键词 人脸识别 小波变换 主成分分析 加权融合 支持向量机
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基于主成份变换的多源遥感数据融合 被引量：12
5
作者 魏冠军 杨世瑜 《兰州交通大学学报》 CAS 2005年第3期57-60,共4页
通过利用主成份变换融合,对Landsat7的全色图像与多光谱图像进行融合处理,结果表明:主成份变换融合能够提高多光谱影像的信息量和空间分解力,较好的保留了原多光谱影像的光谱特征,减少图像理解的模糊性,便于目视解译,提高遥感数据的利用率.
关键词 多源遥感数据 主成份变换 HIS变换 融合
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基于改进TOPSIS模型的绝缘纸机-热老化状态评估方法 被引量：16
6
作者 姜雅男 于永进 李长云 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第6期1572-1582,共11页
为克服传统逼近理想解排序(TOPSIS)法中权重矩阵赋值及获得正、负理想值时人为因素引起的随机性,该文利用主成分分析(PCA)法对多特征量进行融合,依据主成分确定综合评价指标,联合实验数据得到正负理想值,从而建立改进TOPSIS模型,并结合... 为克服传统逼近理想解排序(TOPSIS)法中权重矩阵赋值及获得正、负理想值时人为因素引起的随机性,该文利用主成分分析(PCA)法对多特征量进行融合,依据主成分确定综合评价指标,联合实验数据得到正负理想值,从而建立改进TOPSIS模型,并结合振动与温度联合作用下换流变压器用绝缘纸的老化状态评估算例验证了改进TOPSIS模型的有效性。首先结合绝缘纸加速机-热老化实验及试样的机械、电气性能指标和对应裂解产物的糠醛含量,由改进TOPSIS模型对聚合度、抗拉强度、糠醛含量和特征频率下介质损耗因数等表征绝缘纸老化的多特征量进行融合;然后获得综合评价指标与绝缘纸抗拉强度间的量化关系,并依此将绝缘性能优良和严重劣化时对应的抗拉强度分别作为正、负理想值;进一步结合绝缘纸抗拉强度损失率给出贴近度序区间的设置原则,实现了绝缘纸老化状态的量化评估。研究表明,改进TOPSIS法既纳入了可表征绝缘纸老化状态的多个特征量,亦克服了传统TOPSIS法的不足,可用于准确评估机-热协同老化时绝缘纸的老化状态。 展开更多
关键词 改进TOPSIS 主成分分析 机-热协同作用 多特征融合 抗拉强度
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马铃薯典型病害图像自适应特征融合与快速识别 被引量：15
7
作者 肖志云 刘洪 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第12期26-32,共7页
针对自然条件下马铃薯典型病害区域定位和识别难的问题,提出了一种马铃薯典型病害图像的自适应特征融合与快速识别方法。该方法利用K-means、Hough变换与超像素算法定位叶片,结合二维Otsu与形态学法分割病斑区域,通过病斑图像颜色、形... 针对自然条件下马铃薯典型病害区域定位和识别难的问题,提出了一种马铃薯典型病害图像的自适应特征融合与快速识别方法。该方法利用K-means、Hough变换与超像素算法定位叶片,结合二维Otsu与形态学法分割病斑区域,通过病斑图像颜色、形状、纹理的自适应主成分分析(PCA)特征加权融合,进行支持向量机(SVM)病害识别。对3类马铃薯典型病害图像进行识别试验,结果表明:SVM识别模型下,自适应特征融合方法相比PCA降维、特征排序选择等传统自适应方法,平均识别率至少提高了1.8个百分点;13个自适应融合特征下,识别方法平均识别率为95.2%,比人工神经网络、贝叶斯分类器提高了3.8个百分点和8.5个百分点,运行时间为0.600 s,比人工神经网络缩短3 s,可有效保证识别精度,大大加快了识别速度。 展开更多
关键词 马铃薯典型病害 HOUGH变换 主成分分析 加权融合 支持向量机
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基于二代Bandelet和主成分变换的高光谱遥感图像融合 被引量：14
8
作者 朱卫东 李全海 +1 位作者 徐克科 李天子 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第7期1068-1073,共6页
针对高光谱遥感图像具有波段多、波段间冗余大的特点,提出一种基于二代Bandelet和主成分(principalcomponents analysis,PCA)变换的高光谱遥感图像融合的方法,利用二代Bandelet变换进行图像的多尺度几何分析,得到每个波段图像的Bandele... 针对高光谱遥感图像具有波段多、波段间冗余大的特点,提出一种基于二代Bandelet和主成分(principalcomponents analysis,PCA)变换的高光谱遥感图像融合的方法,利用二代Bandelet变换进行图像的多尺度几何分析,得到每个波段图像的Bandelet系数和几何流,对多个波段Bandelet系数和几何流进行PCA变换,得到其主成分,逆变换重构图像.实验结果表明,基于二代Bandelet和PCA变换的方法能很好地融合高光谱遥感图像,优于传统的Bandelet变换和PCA变换. 展开更多
关键词 BANDELET变换 主成分分析 正交小波变换 高光 谱遥感图像 融合
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信息融合技术在智能变电站故障分析决策中的应用 被引量：13
9
作者 唐志军 翟博龙 +1 位作者 林国栋 晁武杰 《电网与清洁能源》 北大核心 2017年第10期84-88,共5页
智能变电站故障分析决策是指通过智能诊断分析的方法,快速判断故障类型、故障属性,并对保护行为作出评价。作为智能变电站的重要组成部分,它可为智能变电站安全高效的运行提供重要的参考信息。针对智能化变电站信息来源较多、冗余信息... 智能变电站故障分析决策是指通过智能诊断分析的方法,快速判断故障类型、故障属性,并对保护行为作出评价。作为智能变电站的重要组成部分,它可为智能变电站安全高效的运行提供重要的参考信息。针对智能化变电站信息来源较多、冗余信息不利于现场工作人员及时进行检修等问题。文中基于主成分分析法,在降低信息冗余度的基础上,采用信息融合技术,融合多源信息,准确地判断故障的发生,综合地评价保护行为:并针对不同人员的工作需求,提供不同结果的可视化展示,提高了运维检修人员的工作效率,提升了变电站数据智能化的运行水平。 展开更多
关键词 智能变电站 故障分析 主成分分析 信息融合 可视化展示
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a′Trous小波变换与PCA变换相结合的遥感影像融合分析 被引量：11
10
作者 林卉 景海涛 张连蓬 《地球信息科学》 CSCD 2008年第2期269-272,共4页
随着高分辨率遥感卫星的产生,传统的融合技术难以达到较好的融合效果,如主成分分析(PrincipalComponents Analysis)变换融合受到融合区域的限制,而传统的小波融合(Wavelet Transformation)算法由于高频直接替换,导致了一定程度的光谱失... 随着高分辨率遥感卫星的产生,传统的融合技术难以达到较好的融合效果,如主成分分析(PrincipalComponents Analysis)变换融合受到融合区域的限制,而传统的小波融合(Wavelet Transformation)算法由于高频直接替换,导致了一定程度的光谱失真,由此本文在分析主成分分析变换和a′Trous小波变换(WT)的基础上,以QuickBird全色和多光谱数据为实验数据,提出了一种将两者相结合的遥感影像融合方法,通过与其他融合方法的定量和视觉比较,结果表明该方法能得到更好的融合效果。 展开更多
关键词 主成分分析变换 a’Trous算法 小波变换 影像融合
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电子鼻和电子舌数据融合在鱼香调味汁风味识别中的应用 被引量：12
11
作者 林丹 胡金祥 +3 位作者 何蓓蓓 吴宝珠 冷朝杰 易宇文 《中国调味品》 CAS 北大核心 2021年第9期145-150,共6页
为快速区分不同地域鱼香调味汁,实验以电子鼻、电子舌对4个不同地域的鱼香调味汁挥发性气味和滋味进行检测,对传感器采集到的数据进行方差、雷达图和主成分分析。研究结果表明,在电子鼻方差分析中,18根传感器中有17根的响应值对4个不同... 为快速区分不同地域鱼香调味汁,实验以电子鼻、电子舌对4个不同地域的鱼香调味汁挥发性气味和滋味进行检测,对传感器采集到的数据进行方差、雷达图和主成分分析。研究结果表明,在电子鼻方差分析中,18根传感器中有17根的响应值对4个不同产地的鱼香调味汁差异显著(P<0.05),且雷达图和主成分分析均有助于区分不同产地的鱼香调味汁;在电子舌方差分析中,7根传感器采集到的4个样品数据差异显著(P<0.05),但电子舌的方差、雷达图分析、主成分分析均显示3,4号样品差异不显著,表明电子舌能够在一定程度上区分不同产地的鱼香调味汁,但区分能力不足;而电子鼻和电子舌传感器数据融合主成分分析表明,4个样品的区分度较单独使用电子鼻或电子舌分析更加明显,故说明电子鼻和电子舌数据融合能够更加全面地评价食品风味。 展开更多
关键词 电子鼻 电子舌 鱼香调味汁 主成分分析 数据融合
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基于主成分融合的盐田水体遥感分类研究 被引量：8
12
作者 胡平香 张鹰 王进华 《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2004年第5期519-522,共4页
以连云港台北盐场为例,分析了盐田内各类实测的地物光谱特征;对2000年的遥感影像数据(ETM影像)进行大气校正和几何校正;再利用主成分融合技术,将多波段的ETM影像与对应的全色波段影像进行主成分融合,在此基础上进行盐田水体分类.实验表... 以连云港台北盐场为例,分析了盐田内各类实测的地物光谱特征;对2000年的遥感影像数据(ETM影像)进行大气校正和几何校正;再利用主成分融合技术,将多波段的ETM影像与对应的全色波段影像进行主成分融合,在此基础上进行盐田水体分类.实验表明,该方法的结果分类精度较高,与实地调查结果基本相符,且现场调查工作量大大减少. 展开更多
关键词 主成分融合 盐田水体 遥感 光谱特征
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随机矩阵理论和主成分分析融合的滚动轴承性能退化评估方法 被引量：11
13
作者 朱文昌 罗梦婷 +1 位作者 倪广县 王恒 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期55-63,共9页
为解决传统特征提取方法处理轴承高维监测数据时会造成部分有用信息损失及现有轴承性能退化状态指标难以精确表征实际运行状态的问题,提出了一种随机矩阵理论(RMT)和主成分分析(PCA)相融合的滚动轴承性能退化评估方法(RMT-PCA)。首先,... 为解决传统特征提取方法处理轴承高维监测数据时会造成部分有用信息损失及现有轴承性能退化状态指标难以精确表征实际运行状态的问题,提出了一种随机矩阵理论(RMT)和主成分分析(PCA)相融合的滚动轴承性能退化评估方法(RMT-PCA)。首先,通过平移时间窗对滚动轴承监测数据进行信息锁定,并构造出随机矩阵模型;其次,利用随机矩阵理论中的单环定理及M-P定律进行矩阵特征分解与提取,构造出14个特征指标;最后,基于PCA算法对多个特征指标进行融合,提取贡献率较大的主成分构造出融合特征指标用于轴承性能退化评估。采用美国IMS轴承全寿命数据进行实验研究,结果表明:与基于最大最小特征值之比指标的异常检测算法相比,RMT-PCA方法可提前12.5 h检测出轴承的早期异常;与分层狄利克雷过程-连续隐马尔可夫模型相比,RMT-PCA方法在对早期异常点和严重故障点的检测结果与前者基本相同,但其融合指标能够更清晰地反映出轴承在中期和严重退化阶段“愈合现象”的发生。 展开更多
关键词 滚动轴承 随机矩阵理论 主成分分析 性能退化评估 融合特征指标
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基于降维融合特征和集成学习的织物疵点分类 被引量：10
14
作者 夏雨薇 石美红 +1 位作者 贺飞跃 赵雪青 《国外电子测量技术》 2019年第7期86-91,共6页
为提高织物疵点分类的准确性和泛化能力,提出了一种基于降维融合特征和集成学习的织物疵点分类方法。根据织物疵点的特点,提取织物图像的纹理和局部目标的表象及形状特征,通过主成分分析处理,得到优化的不相关融合特征,然后利用Stackin... 为提高织物疵点分类的准确性和泛化能力,提出了一种基于降维融合特征和集成学习的织物疵点分类方法。根据织物疵点的特点,提取织物图像的纹理和局部目标的表象及形状特征,通过主成分分析处理,得到优化的不相关融合特征,然后利用Stacking集成学习方法对随机森林、支持向量机、K-近邻、决策树等多分类器的学习结果进行再学习得到最终分类结果。在TILDA数据集上的实验结果表明,与特征融合前相比,通过降维融合后的特征,分类准确率提高4%;与集成学习前相比,其分类性能更好,准确率为96.8%。 展开更多
关键词 织物疵点 分类 主成分分析 特征融合 集成学习
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基于主成分分析的齿轮箱故障特征融合分析 被引量：9
15
作者 古莹奎 杨子茜 朱繁泷 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第11期1532-1537,共6页
为有效降低齿轮箱故障特征的维数并提高诊断准确率,提出了基于主成分分析法的齿轮箱故障特征融合方法,并结合支持向量机和BP神经网络对诊断的准确率进行了分析。以齿轮箱中不同裂纹齿轮为对象,选取能够表征齿轮箱故障状态的时域、频域... 为有效降低齿轮箱故障特征的维数并提高诊断准确率,提出了基于主成分分析法的齿轮箱故障特征融合方法,并结合支持向量机和BP神经网络对诊断的准确率进行了分析。以齿轮箱中不同裂纹齿轮为对象,选取能够表征齿轮箱故障状态的时域、频域和基于希尔伯特变换的36个特征,提取累积贡献率达到95%以上的主成分并输入支持向量机分类器中进行分类识别,用BP神经网络分类器进行结果的比较分析。结果表明,采用主成分分析法与支持向量机相结合的方法,既能降低特征维数,降低计算的复杂性,又能有效地表征齿轮箱的运行状态,识别不同裂纹水平的齿轮,比单独使用支持向量机分类器的方法诊断准确率更高,训练时间更短。 展开更多
关键词 齿轮箱 主成分分析 支持向量机 BP 神经网络 特征融合
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多特征融合的雷达信号脉内调制识别 被引量：9
16
作者 洪先成 张国毅 +1 位作者 李冬梅 王长宇 《信息与电子工程》 2011年第5期551-555,共5页
针对当前电子侦察情报系统自动识别率低、识别类型少的问题,提出了一种有效的联合奇异值分解和主分量分析的雷达信号脉内调制类型自动识别方法。该方法对信号时频图像进行奇异值分解(SVD)和主分量分析(PCA)后,将所得特征参量按一定的准... 针对当前电子侦察情报系统自动识别率低、识别类型少的问题,提出了一种有效的联合奇异值分解和主分量分析的雷达信号脉内调制类型自动识别方法。该方法对信号时频图像进行奇异值分解(SVD)和主分量分析(PCA)后,将所得特征参量按一定的准则进行融合来识别信号。仿真结果表明,SVD和PCA相融合的识别方法在低信噪比(4 dB)下,对常见脉内调制信号正确识别率均大于90%,并且该方法分类器具有结构简单、抗噪声能力强的优点。 展开更多
关键词 自动识别 脉内调制 主分量分析 奇异值分解 分类器融合
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基于主成分融合信息失真的城市IKONOS影像阴影自动提取研究 被引量：9
17
作者 李存军 刘良云 +1 位作者 王纪华 赵春江 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2008年第9期947-950,F0002,F0003,共6页
提出了一种基于主成分融合信息失真的城区IKONOS影像阴影自动提取的新方法。首先选用阴影信息强的近红外波段用于阴影提取,并评价主成分融合的信息失真,发现阴影对相对偏差这一评价指标敏感;其次,构造了相对差异指数以增强阴影信息,使... 提出了一种基于主成分融合信息失真的城区IKONOS影像阴影自动提取的新方法。首先选用阴影信息强的近红外波段用于阴影提取,并评价主成分融合的信息失真,发现阴影对相对偏差这一评价指标敏感;其次,构造了相对差异指数以增强阴影信息,使阴影区相对差异指数的数值高,而非阴影区的相对差异指数的数值低;然后通过阈值法将影像分为可能阴影区和非阴影区;最后根据标准差通过区域滤波去除可能阴影区中的水体,实现阴影的提取。试验结果表明,此方法阴影自动提取方便、精度高,不仅能准确地提取高层建筑物的阴影,而且能识别矮小树木等细小阴影。 展开更多
关键词 IKONOS 阴影 主成分融合 失真 提取
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基于PDC多特征量权重的电缆绝缘老化状态评估方法研究 被引量：8
18
作者 马骁 马弢 +5 位作者 王晓峰 周凯 付彬 谢梁 陈孟贤 胡松伶 《绝缘材料》 CAS 北大核心 2022年第9期80-88,共9页
本研究提出一种基于PDC法多特征量权重的电缆绝缘老化状态评估方法。首先,基于PDC法测试提取出多个体现绝缘状态的老化特征量。其次,采用有序二元比较量化法与主成分分析法,分别从主观和客观两方面确定特征量的权重,基于DS(Dempster/Sha... 本研究提出一种基于PDC法多特征量权重的电缆绝缘老化状态评估方法。首先,基于PDC法测试提取出多个体现绝缘状态的老化特征量。其次,采用有序二元比较量化法与主成分分析法,分别从主观和客观两方面确定特征量的权重,基于DS(Dempster/Shafer)证据理论将主、客观权重进行有效融合获得组合权重。接着,基于模糊综合评估,结合获得的组合权重共同实现电缆绝缘老化状态的有效评估。最后通过实例验证评估方法的有效性。结果表明:所提方法能有效、准确地评估电缆绝缘的老化状态,可为电缆绝缘的老化状态评估提供一种新方向。 展开更多
关键词 有序二元比较量化 主成分分析 DS证据理论 组合赋权 状态评估
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一种缩减图像维数的方法及其在人脸图像上的应用 被引量：7
19
作者 徐勇 杨健 +2 位作者 赵英男 宋枫溪 杨静宇 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第1期180-184,共5页
2DPCA是一种快速且有效的图像特征抽取方法。不同于传统的主分量分析(PCA)方法,该方法以全新的思路应用主分量分析技术,它直接计算图像矩阵到矢量的投影,并将其看作图像特征。实际上,2DPCA是此种思路下的最优压缩技术。对2DPCA而言,存... 2DPCA是一种快速且有效的图像特征抽取方法。不同于传统的主分量分析(PCA)方法,该方法以全新的思路应用主分量分析技术,它直接计算图像矩阵到矢量的投影,并将其看作图像特征。实际上,2DPCA是此种思路下的最优压缩技术。对2DPCA而言,存在两种抽取图像矩阵特征的技术路线,这两种路线将图像变换到不同的空间,且分别突出人脸图像横向和纵向的特质。由于这两种技术路线抽取的特征具有互补性,该文分别设计两种方案对这两类特征加以融合。基于特征融合的识别实验取得了较优的识别正确率。 展开更多
关键词 主分量分析 2DPCA 特征抽取 特征融合
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高效深度特征提取及其在显著性检测中的应用 被引量：8
20
作者 方正 曹铁勇 +1 位作者 郑云飞 杨吉斌 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期324-331,共8页
针对卷积神经网络(CNN)中间层特征维度高,含噪声较多的问题,提出一种CNN特征降维的方法,首先利用主成分分析(PCA)对CNN特征进行降维,在数据层面和人类感知层面证明了其有效性;然后将降维后的CNN特征作为区域特征向量,利用多水平超像素... 针对卷积神经网络(CNN)中间层特征维度高,含噪声较多的问题,提出一种CNN特征降维的方法,首先利用主成分分析(PCA)对CNN特征进行降维,在数据层面和人类感知层面证明了其有效性;然后将降维后的CNN特征作为区域特征向量,利用多水平超像素分割和随机森林回归构建了一个融合手工特征及降维CNN特征的显著性检测模型;最后选取了10个显著性检测传统模型进行对比,构建的融合模型性能优于仅使用传统手工特征的方法,降维后的CNN特征能够改进显著性模型的性能. 展开更多
关键词 显著性检测 卷积神经网络特征 主成分分析 特征融合 随机森林
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