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搜索结果: 1-15 共查到理学 PCA相关记录25条 . 查询时间(0.109 秒)
为了确保电气设备的安全可靠运行,提出基于主成分分析法与宽度学习系统的逆变器故障诊断方法。利用主成分分析法对逆变器输出的电流信号进行处理,提取信号特征;构建宽度学习系统,并编写不同故障模式下的故障编码;利用不同故障模式下的信号特征对宽度学习系统进行训练,利用网络输出编码实现故障分类。仿真结果表明,该研究方法在诊断准确率及训练时间方面优于传统的神经网络故障诊断方法。
为识别表层沉积物重金属的来源以及量化源贡献,选取鄱阳湖丰水期表层沉积物为研究对象,测定14种重金属(V、Cr、Co、Ni、Cu、Zn、Sr、Mo、Cd、Sb、W、Pb、Hg和As)的含量,分析其污染及空间分布特征,并利用主成分分析法(PCA)和正定矩阵因子分解法(PMF)对沉积物重金属进行源解析.结果表明:除V和Cr外,Cd、Mo、Hg、Cu、Pb、Zn、W、Sr、As、Ni、Co和Sb的平均含量...
针对经典BP神经网络在入侵检测应用中收敛速度慢、学习性能不够理想等缺陷,以消除原始数据中的冗余信息、提升入侵检测算法的检测性能为目的,综合采用主成分分析法和附加动量法,提出了一种基于PCABP神经网络的入侵检测方法,通过对数据的特征选择和对网络的权值修正,对经典BP神经网络算法进行了拓展和改进。首先对网络数据集进行标准化处理,并对处理后的数据集进行降维处理以确定主分量的特征数,最后将处理完成后的...
基于形状上下文(Shape Context)算法并融合主成分分析(PCA)的降维思想,提出了一种PCA-SC算法来提高形状匹配和目标识别的速度和抗噪能力。该算法将SC算法获取的特征矩阵构成协方差矩阵,按照特征值由大到小的准则进行降维,形成新的特征矩阵用于匹配和识别,既抑制了噪声干扰,提高了识别准确率,又能够提高匹配速度,易于满足工程应用对实时性的要求。利用MNIST图像数据库中的图像进行了实验分析...
Auto-Associative models cover a large class of methods used in data analysis. In this paper, we describe the generals properties of these models when the projection component is linear and we propose ...
In this work we analyze principle component analysis (PCA) as a deterministic input-output system. We show that the relative information loss induced by reducing the dimensionality of the data after p...
基于主成分分析和概率神经网络,提出了一种有效识别高甘油三脂血清荧光光谱的新方法.研究测量了正常和高甘油三脂血清在290 nm和350 nm激发光下产生的荧光光谱,并分别以3种采样间隔(1 nm、2 nm和5 nm)提取荧光强度作为样品的初始特征;利用主成分分析法对初始特征进行分析,以累积可信度大于95%的主成分作为样品特征;构建了4层概率神经网络,并分析了平滑系数和采样间隔对识别效果的影响.实验结...
Turbulence plays a major role in the formation and evolution of molecular clouds. The problem is that turbulent velocities are convolved with the density of an observed region. To correct for this con...
We have analyzed the new Rossi X-ray Timing Explorer Proportional Counter Array data of the atoll neutron star (NS) low-mass X-ray binary (LMXB) system XB 1254-690. The colour-colour diagram shows tha...
Many problems in machine learning and statistics can be formulated as (generalized)eigenproblems. In terms of the associated optimization problem, computing linear eigenvectors amounts to finding crit...
Many problems in machine learning and statistics can be formulated as (generalized) eigenproblems. In terms of the associated optimization problem, computing linear eigenvectors amounts to finding cri...
Given a sample covariance matrix, we examine the problem of maximizing the variance explained by a linear combination of the input variables while constraining the number of nonzero coefficients in th...
油液光谱分析是研究综合传动运行状态的重要方法,以油液光谱分析数据为基础,运用主成分分析法(PCA)和层次分析法(AHP),建立了一种综合传动健康状态的评价模型。文章结合机械设备健康的概念,综合考虑油液光谱分析数据中各种磨损元素的影响,提出用健康值来定量描述综合传动运行状态的概念,并根据健康值对综合传动健康状态进行了等级划分;利用主成分分析法,对油液光谱分析数据进行主成分提取的研究分析;运用层次分析...

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