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2003-2021 全部
为您找到包含“Kernel Principal Component Analysis”的内容共17

Wang Haixian

samples, we extend KPCA to a mixture of local KPCA models by applying the mixture model to probabilistic PCA in the primal space. The theoretical analysis and experimental results on both artificial and real data set have shown the superiority of the proposed methods in terms of computational efficiency and storage space, as well as recognition rate, especially when the number of data points $n$ is large.

2009-11-20

教育部博士点基金(20070286030

东南大学优秀青年教师教学科研资助计划(0

Research Center for Learning Science, Southeast University

#Computer Science and Technology#

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陈冬阳,彭道刚,李琳

2018-11-06

为了提高工业控制系统入侵检测的准确性,本文面向Modbus TCP协议的工控系统提出一种基于KPCA-IPSO-OCSVM算法的入侵检测方法。首先,采用核主成分分析(Kernel Principal

上海电力学院 自动化工程学院,上海,上海电力学院 自动化工程学院,上海,中国电子技术标准化研究院,北京

#电子、通信与自动控制技术#

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曾啸,黄华

2015-10-20

针对分辨率变化、视角变化和认证集单样本等实际条件下的人脸识别问题,提出了一种基于回归的人脸识别算法。该算法采用核主成分分析法(kernel principal component analysis

高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20110201110065,20110201110012

西安交通大学电子与信息工程学院,西安710049,北京理工大学计算机学院,北京100081

#计算机科学技术#

本文收录在中国科技论文,2015,10(14):1682-1687.

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柳炳利,郭科,李程,陈聆,程鲁

2017-09-11

针对重金属复合污染场地圈定和复合污染的定量评价问题,采用核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis, KPCA)方法圈定复合污染场地,并基于模糊综合评判方法

国土资源部公益性行业科研专项课题(201411089-02

数学地质四川省重点实验室(成都理工大学),数学地质四川省重点实验室(成都理工大学),数学地质四川省重点实验室(成都理工大学),数学地质四川省重点实验室(成都理工大学),数学地质四川省重点实验室(成都理工大学)

#环境科学技术#

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高学金,齐咏生,王普

2011-12-30

针对发酵过程强烈的非线性和时变性特点,提出一种基于卡尔曼滤波器(KF)和多向核主元分析(MKPCA)的方法对发酵过程进行在线监控。该方法将三维数据空间按批次方向展开为二维数据空间并进行标准化,之后采用KPCA方法获取正常间歇过程的非线性特征,建立更为精确的过程监控模型。在新批次反应过程中利用卡尔曼滤波器对当前批次的未来测量数据进行实时估计从而实现在线监控。该方法和传统MPCA方法的监测性能在一个青霉素发酵仿真系统上进行了比较。仿真结果表明:该方法具有更好的监测性能,能有效获取过程变量之间的非线性关系,降低运行过程的误报率,且能较早检测出过程存在的故障。

高等学校博士学科点专项科研基金(20101103110009

国家自然科学基金(61174109/60974133

北京工业大学电控学院,北京 100124,北京工业大学 电控学院,北京 100124,北京工业大学 电控学院,北京 100124

#电子、通信与自动控制技术#

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王本超,马军伟,顾宏

2010-11-15

为了满足企业管针对人脸识别中遇到的"过学习"与"小样本"问题,以及为了进一步改善主成分分析(PCA)在处理图像非线性问题上存在的不足,本文将核主成分分析法与支持向量机(KPCA-SVM)相结合,利用KPCA对非线性人脸图像进行特征提取,在保持原图像信息损失尽量少的原则下,把高维空间的人脸数据投影到低维空间,然后对低维空间人脸信息数据建立SVM的识别模型进行识别,达到95.4%的识别精度。

大连理工大学控制科学与工程学院,大连理工大学控制科学与工程学院,大连理工大学控制科学与工程学院

#计算机科学技术#

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段长生,王绪本,刘斌,罗德江,杨镜明

2016-07-13

三维综合信息成矿预测是深部成矿预测的关键技术之一。本文以湖北省铜绿山铜铁矿为研究区,在收集勘探和生产基础资料基础上,对地质、化探等多元找矿信息进行有效提取,并对提取的11个控矿因素进行定量化研究,同时,构建研究区三维地质体模型,在此基础上,结合核主成分建立研究区三维成矿预测地质找矿模型,通过对划分的15个预测单元进行分析,预测单元1,2,3,4,11,14号的成矿有利度最高,与后期勘探验证结果进行对比,预测结果与实际情况较吻合。应用结果表明,通过本文所建立的三维成矿预测地质找矿模型可以有效实现隐伏矿体的定位预测。

四川省高等学校科技创新重大培育项目(14CZ0007

四川省教育厅科研项目(KJ-2015-14

中国地质调查局地质矿产调查评价专项(资[2014] 01-015-018

2013高等学校博士学科点专项科研联合项目(20135122110010

成都理工大学地球物理学院,成都,610059;赣中南地质矿产勘查研究院,南昌,330029,成都理工大学地球物理学院,成都,610059,成都理工大学管理科学学院,成都 610059,成都理工大学管理科学学院,成都 610059,核工业二一六大队,乌鲁木齐 830011

#地球科学#

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胡燕,王慧琴,卢英

2016-05-24

凭借最小二乘支持向量机在求解一个线性方程组的计算复杂度总是远远低于标准支持向量机中求解一个凸二次规划问题的计算复杂度的特点,用小波变换和核主成分分析方法获取火焰图像的能量变化趋势、闪烁特征和高阶统计特征系数作为火灾识别的依据;利用遗传算法全局寻优功能优化最小二乘支持向量机核函数 和 ,并在火灾探测中应用。仿真实验结果表明,该方法提高了最小二乘支持向量机预测模型参数选择效率,避免了人为设定参数的不足,同时算法的预测精度和计算效率优于支持向量机预测模型,是一种有效的火灾探测方法。

教育部高等学校博士学科点专项研究基金(20126120110008

西安建筑科技大学信息与控制工程学院,西安建筑科技大学信息与控制工程学院,西安建筑科技大学信息与控制工程学院

#电子、通信与自动控制技术#

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张净,王刚

2011-07-15

由于煤矿井下环境复杂,造成设备的故障率都比较高,而设备一旦发生故障,再去维修或者是定期去维修,都会造成巨大的经济损失和人员伤亡。因此开展矿山大型机械设备健康状况诊断研究,开发出一套基于物联网技术的矿山机械设备远程监测与健康诊断系统是很有必要的。针对此本文建立了一个设备健康状况智能感知系统模型,该模型使用核主成分分析进行特征提取,支持向量机作为分类器,并用虚拟仪器图形化编程软件LabVIEW进行软件设计,以实现煤矿设备的智能化监测,从而保证煤矿的安全生产。

中国矿业大学信息与电气工程学院,中国矿业大学信息与电气工程学院,江苏徐州 221008

#电子、通信与自动控制技术#

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Huaitao Shi,Jianchang Liu,Shubin Tan,Yu Zhang

combination of genetic algorithm (GA), kernel principal component analysis (KPCA) and Least Squares Support

2010-01-29

教育部高等学校博士学科点专科研基金(20060145025;50974145

国家自然科学基金(0

Key Laboratory of Integrated Automation of Process Industry, Ministry of Education, Northeastern University,,Key Laboratory of Integrated Automation of Process Industry, Ministry of Education, Northeastern University,,Key Laboratory of Integrated Automation of Process Industry, Ministry of Education, Northeastern University,Key Laboratory of Integrated Automation of Process Industry, Ministry of Education, Northeastern University

#Information Science and System Science#

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