基于PCA与ICA的结构损伤识别

在分析主成分分析PCA和独立分量分析ICA的基础上，建立了基于PCA和ICA的结构损伤识别构架。利用它们对结构损伤信号进行特征提取，并将提取的特征作为3层BP神经网络的输入，以实现对结构损伤的识别。这2个模型通过British Columbia大学IASC-ASHM任务组提供的用于验证分类正确性的结构基准数据集合进行测试。结果显示：PCA和ICA都能降低信号中噪音的影响，并对特征进行有效提取；基于ICA的模型比基于PCA的模型预测更准确。     

基于广义主成分分析的图像重建

主成分分析(PCA)在图像识别及高维数据降维中有着普遍的应用.为提升基于主成分分析的图像重建性能,在经典PCA算法的基础上提出了广义主成分分析(TPCA),并利用该算法进行图像重建.该算法利用图像像素的空间邻域构成固定尺寸的数组并将其作为广义标量进行代数运算,可以方便有效地描述各像素的空间约束,从而提升图像的重建效果,...     

超分辨率图像重构分层迭代ICA算法研究

分析了超分辨率图像重构的数学模型,指出了超分辨率图像重构的关键问题,提出了用分层迭代ICA算法(HI-ICA)解决面向序列数据的超分辨率图像三维重构的新方法,并用Matlab软件进行了数值仿真实验.结果表明,这种方法对超分辨率图像重构精度的提高有一定的理论和应用价值.     

结合PCA和ICA的脑磁信号消噪研究

基于二阶统计特性的主分量分解(PCA)和基于高阶统计特性的独立成分分析(ICA)是盲源分离信号处理中两种最为典型的方法．针对多通道脑磁信号的消噪问题,提出一种基于PCA与ICA相结合的信号消噪新算法．首先通过对脑磁信号进行主分量分解来降低信号维数,去掉其中包含的冗余成分,使计算时间缩短到原来的10％;进而利用自适应最大熵独立成分分析算法对降维后的数据进行二次分解,提取出脑磁信号中含有的干扰分量,使信噪比从10dB提高到80dB,达到对信号进行消噪的目的．     

基于灰色系统理论的自贡旅游需求预测与分析

旅游市场潜力预测是旅游经济研究、旅游项目投资、旅游规划与管理等的重要内容。文章针对旅游需求问题进行了研究,提出了基于灰色系统理论的自贡旅游需求预测模型,并采用残差检验、后残差检验和关联度方法对模型进行了分析。同时,以自贡旅游需求发展为例,根据其旅游历史数据,运用灰色数列GM（1,2）模型对未来该地旅游需求进行预测,通过残差检验、关联度检验分析和事实比较,预测结果数据精确,具有广泛的实用性。     

基于变学习速率的自适应ICA算法

学习速率的优选问题是自适应ICA算法中的一个重要问题。本文建立了学习速率与相依性测度之间的一种非线性函数关系,以此为基础本文提出了一种新的变学习速率的自适应ICA算法。该算法具有初始阶段和未知系统时变阶段步长自动增大而稳态时步长很小的特点,克服了传统算法在稳态阶段步长调整过程中的不足,而且具有很快的收敛速度。计算机仿真结果与理论分析相一致,证实了该算法的性能。     

基于ICA的图像盲分离算法

通过对独立分量分析算法的研究,介绍了该算法的基本模型及目前应用最广泛的快速定点ICA算法的数学原理.通过仿真试验结果表明,用该算法对随机混合的3幅图像进行盲分离,取得了理想的效果.     

基于改进的ICA和RBF神经网络的人脸识别

为了提高人脸识算法的训练识别速度以及准确率,提出一种改进的人脸识别算法。将独立成分分析(independent component analysis,ICA)与径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络相结合,利用ICA算法对人脸图像进行特征提取,采用牛顿迭代法提升其迭代性能;引入松弛因子,在保证收敛速度的前提下,放宽对初始权值选取的局限性。将特征信息作为RBF神经网络学习输入,采用监督聚类方法对神经网络进行构建和初始化,利用线性最小二乘法调整输出层连接权值,梯度下降法调整隐含层中心以及高斯宽带,通过训练学习获得最终的人脸识别分类结果。对比实验结果表明,改进的人脸识别算法训练速度和识别速度更快,准确率更高。     

基于灰色系统理论的建设工程投资控制评价体系

控制建设项目投资规模是我国工程项目建设所面临的问题．如何提高建设项目投资控制的水平,有效提高投资效益是一个很迫切需要解决的问题．针对目前工程项目投资控制存在的问题,本文利用各地工程实例,对控制建设全过程投资的组成因素进行科学的分类,对这些组成因素进行识别、归纳,确定出影响投资的关键因素;并应用灰色系统理论的基本思想建立投资控制关联模型．以灰色关联度理论方法为基础,建立了投资控制动态分析和评价体系．通过此评价体系,对投资实施状态和未来投资加以监测,为决策者提供制定和控制下一个时期的投资依据．     

超分辨率人脸图像重构识别

为了解决单幅低分辨率人脸图像重构问题,提出了基于线性物体类理论重构超分辨率人脸图像的新方法。首先利用ICA和PCA提取不同分辨率人脸的特征子空间,然后利用通过训练得到的分辨率转换矩阵重构其相对应的超分辨率人脸图像,实验表明该算法与传统的算法相比重构出的人脸图像质量和识别率都有了很大的提高。     

灰色系统理论在电子技术中初步应用

科学研究的对象并非永远是“精确”、“明晰”的系统,它们往往是灰色和模糊的系统。特别是在电子技术和生产实践过程中,所遇到的情况更为复杂。本文把灰色系统理论——灰色统计应用在电子技术中,为的是开拓视野,解释更多的现象,特别是能够定量地计算那些一直无法计算的技术与管理问题,从而使其更加科学化。     

灰色系统理论在煤矿中的应用

本文介绍了灰色系统理论在煤矿中的应用,重点介绍了根据灰色关联分析的基本性质对多个方案的优劣进行评价的方法。通过实例计算,与其它选择方案的方法相比,用灰色系统理论的方法对方案进行选优,其结果更为直观、实用、合理,从而为方案的选择提供了一种简单而有效的方法。     

灰色系统理论在芦苇产量预测中的应用

针对芦苇产量的预测问题,建立了灰色系统预测模型。利用可信度p。、关联度R、后验差比值C和小误差概率p等项指标检验了模型,证实了所建模型是可靠的、可行的。     

用灰色系统理论进行供热模式的优选

针对供热模式的优选问题,提出了灰色系统多目标综合效果测度方法.介绍了灰色系统理论及灰色决策方法;通过实例,从经济、环保、技术3方面对各种供热模式进行了分析比较,取得了较好的效果,为供热模式的优选提供了一种新的量化方法.     

运用灰色系统理论进行市场预测

本文将灰色系统理论的方法运用于市场预测,同时为了提高预测的精度,该文还根据市场预测中遇到的具体问题,建立了相应的残差辨识模型。     

灰色系统理论在煤与瓦斯突出预测中的应用

本文采用灰色系统理论中的灰色聚类法对开滦矿区煤与瓦斯突出预测进行了尝试，经实践验证是可行的。     

灰色系统方法在市话发展预测中的应用

“灰色控制系统”理论通过建立微分方程,可对系统发展变化进行全面的分析观察,并作出长期预测.同时,通过数据生成处理和关联度分析,进一步提高了预测的准确性.本文研究了灰色系统理论方法在市话发展预测中的应用,介绍了预测中常用的一阶线性动态模型——GM(1,1)模型的建立及模型检验方法,并通过广州市市话发展预测实纠验证了模型的有效性.     

灰色理论在产品失效分析中的应用

灰色系统理论主要研究系统模型不明确、行为信息不完全的一类系统。本文将灰色系统的关联度分析用于安全寿命的估计，将灰色预测理论用于产品的失效预测，均取得令人满意的结果。     

灰色理论在连续梁桥施工控制中的应用

探讨了灰色系统理论在桥梁施工控制中的应用。将GM（1，1）模型用于预应力混凝土连续梁桥施工中预拱度的控制。结合一座预应力混凝土连续梁桥的施工控制具体实践，预测各梁段预拱度，通过与实测值的对比，验证了此模型应用于桥梁施工控制中的可行性。     

灰色与模糊理论在深基坑支护方案评价中的应用

从灰色系统理论和模糊理论出发，分别建立了深基坑支护方案评价的决策模型，并以某大厦深基坑支护拟用的四种方案评价为例，说明这两种决策模型方法简单、结果可靠。