基于主成分分析的产品外观设计决策模型

利用主成分分析对产品外观设计方案进行多目标决策,回避了设计评价中常用的评价指标模糊权重系数求解,增强了设计决策的客观性。首先,根据设计师访谈、用户调研和国内外的设计评价研究泛选产品设计评价指标;通过评价指标的公信度评测、重合度评测和效用度评测,消减重复、低效的设计评价指标,确定产品设计评价指标体系;基于主客观指标赋值,建立评价矩阵;最后,计算评价矩阵的相关系数矩阵,求解其主成分及其贡献率,构建综合评价函数。通过具体设计方案评价实验,各主成分代表的意义符合工业设计师的认知,最终评价结果与市场和用户综合评价基本一致。该研究在一定程度上增强了设计评价的客观性和科学性,对产品外观设计决策有实际价值。     

基于图像的信息隐藏技术综述

随着信息技术的发展,信息隐藏技术已成为信息安全领域的一个重要内容。介绍了基于图像的信息隐藏的基本原理、一般要求、常见技术及具体应用,提出图像隐藏技术将会更大范围地应用于民用与商用。     

基于图像的信息隐藏技术综述

随着信息技术的发展,信息隐藏技术已成为信息安全领域的一个重要内容.笔者介绍了基于图像的信息隐藏的基本原理、一般要求、常见技术及具体应用.     

基于核熵成分分析的光谱重建算法研究

对基于核熵成分分析的光谱反射率重建方法进行了研究,分别采用主成分分析方法和核主成分分析方法构建光谱反射率重建算法进行颜色重建研究,并与基于核熵成分分析算法的光谱反射率进行比较。实验结果表明,基于核熵成分分析的光谱重建算法在色度精度和光谱精度上均优于主成分分析和核主成分分析,对物体表面颜色的真实重建具有一定的应用价值。     

主成分分析法在机床工具行业上市公司业绩评价中的应用

上市公司业绩评价是一种多指标下的综合评价，且各指标间存在着相关关系，使评价问题变得复杂。本文运用多元统计分析中的主成分分析法来解决这一问题。介绍了分析、评价过程。     

采用主成分分析-信息熵法评价人机系统方案

为解决人机系统方案评价中指标众多、权重客观性难于保证等问题,提出一种基于主成分分析与信息熵的方案评价新方法。采用主成分分析法约简评价指标体系,对原始数据矩阵进行标准化以去除量纲,建立标准化数据矩阵的相关矩阵并求其特征值,利用特征值计算方差贡献率和累计方差贡献率并确定主成分的个数。同时,引入信息熵方法对约简后的指标体系进行客观赋权,通过计算评价指标的熵值和差异系数求得指标客观权重,进而求取各方案的综合得分并完成设计方案的评价。最后,以煤矿用防突钻机的方案评价为例,对提出的方法进行了验证。     

基于快速三维主成分分析的肺CT图像检测

为解决基于二维图像处理的计算机辅助诊疗系统(CAD)仅考虑每幅图像自身包含的信息而忽略不同扫描层之间的联系,以及数据处理过程中的海量计算问题,提出一种新的基于快速三维主成分分析(3D PCA)的有效肺CT病灶检测算法。该算法首先引入高维张量奇异值分解(HOSVD)设计3D PCA;然后以提取出的三维空间特征点为种子点,进行区域增长以获取完整的疑似病灶区域;最后,根据医学图像具体特征,设计了一种HOSVD的简化分解算法。对来自吉林省肿瘤医院的10个典型病例的五百余幅临床CT图像进行了实验,并将实验结果与当前同类算法做了比较。结果表明,检测精确度提高了约10%~21%;另外,快速算法与原算法比较,计算复杂度可降低约1/3。由于快速3D PCA可以挖掘更多存在于不同连续扫描层间的有用信息,更精准提取病灶特征,在一定程度上提高了检测率。     

基于二维主成分分析的掌纹识别研究

掌纹作为一种新的生物特征可用来进行人的身份识别.论文提出了将二维主成分分析方法(2DPCA)应用于掌纹识别的特征提取,并在PolyU掌纹数据库上利用最近邻分类器与余弦距离度量进行了相应的实验,得到了99.4%的正确识别率.二维主成分分析方法相比主成分分析方法(PCA)方法具有更高的识别率和更快的计算速度,尤其是在小样本训练数据的情况下优势更明显.同时论文也研究了不同应用系统下阈值的选取方法.     

基于主成分分析的汽车操纵力舒适性分析与评价

以汽车操纵装置的操纵力舒适性客观定量评价为研究目标,运用主成分分析算法,采用加权主成分和价值函数,建立汽车整车操纵力舒适性评价模型。在此基础上,进一步通过多元线性回归分析建立了汽车整车操纵力舒适性与主成分之间的回归方程,实现了对汽车整车操纵力舒适性的预测与评价分析。     

基于LSB的工程图信息隐藏方法

在分析传统最低比特位(LSB)隐写方法的基础上,提出一种基于LSB隐写方法的工程图隐藏方法.该方法用Matlab7首先将工程图变成二进制比特流,然后通过对比特流进行置乱,最后进行分割嵌入图像操作,实行信息隐藏.实验结果表明,该方法在隐藏性和健壮性方面取得了较好的效果,同时,信息隐藏容量大幅度增加.     

改进MKPCA方法及其在发酵过程监控中的应用

针对间歇发酵过程缓慢时变和非线性等特点,提出一种基于滑动窗技术的多向核主元分析(MWMKPCA)方法.该方法结合了核主元分析(KPCA)和滑动窗口技术的优点,其中KPCA能有效解决过程数据的非线性问题,保证数据信息抽取的完整性;而滑动窗口技术能有效避免MKPCA在线应用时预报未来测量值所引入的误差,提高监控性能.对于已判断正常的新批次过程数据,将其加入模型参考数据库进行更新,从而提高间歇过程性能检测的准确性.将该方法应用到工业青霉素发酵过程的监控中,并与MPCA、MKPCA方法的监测性能进行了比较.结果表明:该方法能有效提取过程变量间的非线性关系,降低运行过程的误报率,对缓慢时变的间歇过程具有更可靠的检测性能.     

基于多模态数据全信息的概率主成分分析故障检测研究

针对工业过程复杂的数据分布特性,本文提出了一种基于局部近邻标准化(LNS)的概率主成分分析(PPCA)故障检测方法(LNSPPCA)来解决由于过程数据的多模态特性和不确定性所引起的故障检测效果不理想问题.首先,通过LNS解决数据多模态问题,使标准化后数据尽可能的服从单一高斯分布,然后,使用PPCA方法从概率的角度对数据...     

指数加权主元分析法及其在故障诊断中的应用

在研究主元分析法(PCA)理论的基础上,提出指数加权主元分析(EWPCA)算法。这种算法通过不断更新相关矩阵来实时监视动态生产过程中的超时趋势和设定点改变等状态。实验结果表明,该方法可以较好地反映生产过程中的实时信息,并能有效检测出系统的异常状况,具有广阔的实际应用前景。     

基于非线性主成分分析的车身制造偏差源诊断

对主成分分析在轿车车身制造偏差源诊断方面的不足进行了分析,进而在其基础上提出采用非线性主成分分析,从而更有效、更准确地来对轿车车身制造偏差源进行诊断,并给出了计算实例。实例证明该方法优于主成分分析,并在工程上有较大的可用性。     

基于混沌的保密音频信息隐藏算法研究

在当前信息隐藏算法研究中,对秘密信息的保护大都还基于合成数据不被攻击者发现,而对算法本身的安全性研究得很少。为提高算法本身的安全性,本文提出了基于混沌的保密音频信息隐藏算法。实验表明,该算法大大提高了信息隐藏算法本身的安全性,为信息隐藏的发展提供了一些新思路。     

基于双随机相位加密技术的图像隐藏方法

为了进一步提高光学加密方法的安全性和抗攻击性能,利用双随机相位加密方法将图像加密,加密结果为一幅平稳分布的白噪声。利用水印技术的相关理论将加密结果隐藏在一张普通图像中,结合了加密技术和隐藏技术的优点,宿主图像并没有出现明显的降质,不容易引起攻击者的注意,具有较好的抗攻击性能。在解密过程中,提出一种改进解密效果的方法,经计算其解密图像的峰值信噪比(PSNR)达到了65.313,解密图像质量得到了显著的改善。同时通过计算机仿真得出加密结果能有效抗击裁剪等影响,具有很好的鲁棒性,而且实现方法简单,有较好的实用价值。     

基于主成分分析的直线运动模糊参数估计

为了快速准确地估计直线运动模糊图像中的模糊参数,分析了直线运动模糊参数的长度和方向在频率域图像和倒谱图像中的表现形式,提出了一种基于主成分分析的运动模糊参数估计方法.首先,基于高斯建模对模糊图像中的倒谱图像进行二值化分割,得到倒谱图像中的亮线区域.然后,基于主成分分析提取亮线区域的主成分分量,主成分分量的方向即为模糊角度;依据估计的模糊角度,计算模糊图像傅里叶频率域图像相应角度的Radon变换,进行滤波去“毛刺”处理.最后,通过计算极小值之间的间距,估计模糊长度.实验结果表明:估计的模糊角度和模糊长度平均误差分别为0.138 4°和0.273 9 pixel,在同精度条件下,速度是传统的Radon变换方法的10倍左右,表明该方法能快速、准确地估计直线运动模糊参数.     

基于噪声抽取的信息隐藏方法研究

信息隐藏技术是在只具平凡意义的载体中隐藏需要进行保密通信的敏感信息,只要人类感觉系统无法察觉由此所引起的载体变化,则此通信中对外表现的只是载体的属性,除了通信双方之外的任何第三方并不知道在此平凡载体通信过程中存在着隐蔽信道,由此以减少敏感信息在信道传输过程中受到攻击的可能性,因此本文认为若将信息隐藏与加密技术结合使用则可以较为完善地解决高强度的保密通信问题.文中利用所提出的基于噪声抽取信息隐藏方法实现了上述方案,算法设计过程中主要考虑了图像质量、全比特恢复能力、保密性、反检测能力等方面的因素,最后给出了实验结果和反检测分析.     

基于主元分析确定多变量系统控制极限的方法

针对存在多个稳定状态的多变量统计过程控制的控制极限问题,提出先分析系统变量的历史数据得到其经验分布,确定该变量的不同稳定状态及对应的状态域;将数据样本按不同的状态分组标准化后,分别进行主元分析,得到不同稳定状态下的Hotellings T2及平方预测误差SPE（Q）控制极限。用本方法和普通主元分析法对某钢铁公司局部蒸汽管网的流量数据模拟监控的效果进行对比,表明本方法由于区分不同状态,确定的Hotellings T2及平方预测误差SPE（Q）控制极限更精确,能有效降低漏报警和误报警的概率。