搜索结果: 1-15 共查到“知识库 PCA”相关记录138条 . 查询时间(0.156 秒)
Network Degradation Assessed by Evolved Gas Analysis-Mass Spectrometry Combined with Principal Component Analysis (EGA-MS-PCA): A Case of Thermo-Oxidized Epoxy/Amine Network
ULTRAVIOLET-IRRADIATION MECHANICAL-PROPERTIES BUTADIENE RUBBER EPOXY-RESINS TEMPERATURE PYROLYSIS COATINGS TRANSITION OXIDATION SCISSION
2023/11/16
To study the degradation of thermosetting polymers, we apply a novel method to simultaneously study the chemical structural changes and network topology: evolved gas analysis-mass spectrometry combine...
为避免锅炉燃烧系统智能算法建模中特征变量维度过大造成的模型复杂以及过拟合问题,基于PCA提取主成分,利用PSO算法优化模型参数,建立了PCA-PSO-LSSVM锅炉效率预测模型。研究结果表明:PCA-PSO-LSSVM模型的预测精度更高,泛化能力更强,其中误差最大的锅炉效率模型测试集数据的平均相对误差仅0.002 49%,均方误差为0.004 51;未经过PCA提取主成分的PSO-LSSVM模型测...
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...
基于PCA-PNN 原理的岩爆烈度分级预测方法
岩爆预测 主成分分析 概率神经网络 烈度分级
2019/10/25
根据岩爆的影响因素、特点及成因,选取围岩最大切应力、单轴抗压强度、单轴抗拉强度、应力系数、脆性系数和弹性能量指数构成岩爆预测指标体系。搜集国内外46 组典型岩爆案例数据,考虑到概率神经网络(PNN)中高斯函数要求各指标变量互不相关,采用主成分分析法(PCA) 对原始数据预处理,消除指标间相关性并降维,得到线性无关的3 个主成分即岩爆综合预测指标RCI1,RCI2,RCI3,构成概率神经网络的输入向...
探讨PCA-Logistic回归分析模型在颅脑损伤病人院内获得性肺炎（HAP）预测建模中的应用效果。方法 收集2011年12月至2017年11月开颅手术治疗的108例颅脑损伤的相关临床数据，建立PCA-Logistic回归分析模型，利用受试者工作特征（ROC）曲线评估模型预测效果。
针对传统纸病检测中相似纸病辨识准确率低及纸病提取特征维数高致使纸病辨识过程时间较长的问题，提出一种基于主成分分析（PCA）的纸病特征再提取算法。该算法以多种纸病的图像为研究对象，对可能存在相关关系的高维原始纸病特征量进行PCA降维处理并去除相关成分，形成相互独立且更具代表性的纸病新特征，在减少数据处理量的同时使纸病辨识准确率明显提高。实验表明，PCA算法可显著提高纸病辨识准确率并可大幅缩短算法平均...
Faster PCA and Linear Regression through Hypercubes in HElib
Leveled homomorphic encryption PCA Linear Regression
2018/9/6
The significant advancements in the field of homomorphic encryption have led to a grown interest in securely outsourcing data and computation for privacy critical applications. In this paper, we focus...
为深入研究煤矿井下串联故障电弧特征及提取方法，分别以电动机和变频器负载为研究对象，开展不同电流条件下的串联型故障电弧实验。采用S变换(ST)对回路电流进行时频域变换，求得S变换矩阵的幅值矩阵作为特征矩阵;对特征矩阵进行奇异分解(SVD)，得到矩阵的奇异值;对多组奇异值组成的特征向量进行主元分析(PCA)，选取累积贡献率高于95%的主元作为故障识别的特征，实现特征向量的降维;最后采用遗传算法(GA)...
基于PCA-聚类分析的高铁旅客购票行为特性研究
模糊C 均值 双重聚类 购票旅客
2018/2/5
铁路运输中旅客购票行为是铁路客运运营策略制定的重要基础.旅客购票行为直接影响着列车能力的占用过程，是铁路客运票额组织的重要依据.根据贵阳—广州高速铁路的旅客购票统计数据，以高铁购票旅客为样本，运用主成分分析法购票行为的特征属性进行综合分析，获得购票行为中重要特征变量.结合单次购票强度提出基于模糊C均值的双重聚类算法，对购票旅客进行聚类，并利用模糊聚类有效性指标Xie-beni 和分离系数法确定最佳...
在分析煤岩镜质组显微组分特点的基础上，针对其结构复杂、特征量多且相互交织从而影响分类准确性等问题，提出一种基于主成分分析(PCA)的煤岩显微组分镜质组分类方法。首先根据镜质组显微图像中各组分呈现的条状、团块、颗粒等纹理特点和亮度差异，采用基于灰度共生矩阵的能量、熵、惯性矩、局部平稳性等纹理特征量和基于灰度分布统计的亮度比、均值、均方差、三阶矩偏度等亮度相关特征量对其进行描述，构成初始特征量集；再采...
CLASSIFICATION OF PHOTOGRAMMETRIC POINT CLOUDS OF SCAFFOLDS FOR CONSTRUCTION SITE MONITORING USING SUBSPACE CLUSTERING AND PCA
Scaffolding components Photogrammetric point clouds Subspace clustering PCA Classification
2016/7/28
This paper presents an approach for the classification of photogrammetric point clouds of scaffolding components in a construction site, aiming at making a preparation for the automatic monitoring of ...
基于PCA与KPCA的多光谱遥感影像特征提取对比研究
PCA KPCA 特征提取
2016/12/6
多光谱遥感影像特征提取是保证图像分类结果精度的关健，文中介绍了多光谱遥感影像特征提取的两种主要方法通过实验证明:KPCA较PCA具有更好的数据压缩和降维效果，影像特征提取效果优势明显。
基于太赫兹波段内的光谱分析技术以及主成分特性分析与反向前馈神经网络建模,提出了一种转基因大豆鉴别方法.从光谱数据中提取累计方差贡献率达到97.582%的前8种主成分因子,并将其作为输入源导入神经网络模型,通过剔除冗余数据、降低数据维数,所建立的神经网络模型能准确识别校验集.该方法可以实现转基因大豆的快速、无损检测,在农业安全领域有广泛的应用前景.