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传统的独立分量分析(ICA)算法无法确定高光谱数据中独立分量的个数,利用概率神经网络(PNN)训练时间短的优点,根据分类精度可以较快地确定出独立分量的个数。提出了一种在确定高光谱数据的维数之后利用支持向量机(SVM)分类的新算法思想,首先利用ICA对高光谱数据降维,并利用PNN确定出独立分量的个数,而后对降维后的数据利用SVM作交叉验证,并采用混合核函数进行分类的算法思想。通过仿真实验表明,该算法可以在保证分类精度的同时大大减少分类的时间。 相似文献
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为了对高维非线性的高光谱影像进行降维及信息提取,提出了高光谱影像核最小噪声分离变换(kernel minimum noise fraction,KMNF)特征提取后利用BP神经网络分类的方法.以高光谱影像KMNF特征提取后的前几个特征分量作为BP神经网络的输入,进行BP神经网络分类,并与单独的高光谱影像BP神经网络分类进行比较.美国内华达州CUPRITE矿区AVIRIS数据的实验结果表明,基于KMNF和BP神经网络的高光谱影像分类较单独BP神经网络分类总体精度及时间性能均得到提高. 相似文献
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独立分量分析在多光谱遥感图像分类中的应用 总被引:6,自引:0,他引:6
多光谱遥感图像反映了不同地物的光谱特征,其分类是遥感应用的基础。但是在多光谱遥感波段图像中存在不同地物对应着相同的灰度,即异物同谱的问题。独立分量分析算法对未知的源信号的混合信号进行估计,可以获得相互独立的源信号的近似。独立分量分析算法利用了信号的高阶统计信息,对于多光谱遥感图像而言,算法去除了波段图像之间的相关性,获得的波段图像是相互独立的。但是独立分量分析算法有一个缺点,即计算量太大,影响了在多光谱遥感图像分类上的应用。文章对独立分量分析的一种快速算法FastICA进行改进,减少了计算量,提高了算法的有效性。在性能相当的情况下,改进FastICA算法能有效地减少算法的计算量。由于FastICA算法是线性ICA算法,对于非线性混合的光谱信号的估计存在一定误差,因此应用BP神经网络的非线性特性对其进行自动分类。在同原始遥感图像的BP神经网络分类结果进行比较,结果表明独立分量分析算法能提高多光谱遥感图像的分类的正确率。 相似文献
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独立分量分析在高光谱图像舰船检测中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
根据海七舰船目标的特点,提出了一种基于独立分量分析的目标检测算法,应用于高光谱图像海上舰船检测.首先采用基于峰度的快速独立分量分析方法(FastICA)对高光谱图像进行处理,获得统计独立的独立分量影像,然后以偏度为特征度量指标从上述独立分量中选择特征影像,得到舰船目标的检测结果.应用于海上高光谱舰船图像,能够抑制背景中的海浪杂波及舰船尾迹对目标的影响,取得较好的检测效果.实验结果也进一步验证了基于峰度的FastICA算法在高光谱数据分析中的有效性. 相似文献
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摘要:为了实现高光谱降维并保留重要的光谱特征,通过独立分量分析(Independent Component Analysis, ICA)混合模型和高光谱线性模型的对比分析,提出了结合纯像元提取和ICA的高光谱数据降维方法。该方法通过估计虚拟维数(Virtual Dimensionality, VD)确定特征个数,采用自动目标生成过程(Automatic Target Generation Process, ATGP)从原始数据中提取纯像元向量,作为ICA算法的初始化向量,以负熵为目标函数产生独立分量,并通过高阶统计量筛选实现高光谱数据的降维。分类实验结果表明,该方法不仅解决了传统ICA的随机排序问题,而且与经典降维算法主分量分析(Principal Components Analysis, PCA)相比,分类精度提高了6.83%,在大大降低高光谱数据量的情况下很好的保留了高光谱数据的特征,有利于数据的后续分析和应用。 相似文献
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基于松弛因子的快速独立分量分析算法的遥感图像分类技术 总被引:2,自引:0,他引:2
多光谱遥感图像反映了不同地物的光谱特征,其分类是遥感应用的基础。独立分量分析算法利用了信号的高阶统计信息,对于多光谱遥感图像而言,算法去除了波段图像之间的相关性,获得的波段图像是相互独立的。但是独立分量分析算法有一个缺点,即计算量太大,影响了在多光谱遥感图像分类上的应用。M-FastICA算法同FastICA算法一样,它们的收敛依赖于初始权值的选择。通过在M-FastICA算法中引入松弛因子,使算法可以实现大范围收敛,得到更稳定的收敛效果。应用BP神经网络对独立分量分析算法预处理后的图像进行自动分类,其分类精度较原始遥感图像的精度均高,并且三种独立分量分析算法的分类性能也相当。 相似文献
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提出了一种基于WT/ICA和神经网络的人脸识别方法.首先利用小波分析提取原始图像的低频子图,然后利用独立分量分析(ICA)进行特征提取,最后采用径向基函数(RBF)神经网络进行分类和识别.实验表明该方法提高了人脸的识别率. 相似文献
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地图匹配( MM)算法通过粒子滤波( PF)利用室内地图信息来抑制基于惯性传感器的室内定位系统的误差累计。利用区域生长( RG)算法结合当前步长和方向信息在地图上找到合理的落脚范围,并以此来判断粒子的有效性。这种方法能有效改善地图配准算法的实用性和计算复杂度。提出一种改进的零速度( ZV)检测算法能准确提取步伐信息,间接提升了零速度更新( ZUPT)算法和地图配准算法的精度。实验结果表明:该算法的定位误差小于1.0%,定位精度比单纯的航位推算( DR)算法平均提高了5.97%。 相似文献
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This research investigates the impact of intellectual capital components on the competitive advantage in the Jordanian telecommunication companies. The empirical findings indicate that the relational capital and the structural capital have positive impact on competitive advantage. Both the relational capital and the structural capital account for 48.4% of the competitive advantage. It is unexpected to find that the human capital does not have a significant direct impact on competitive advantage. However, it is valid to state that the human capital indirectly and significantly influences competitive advantage as it is embedded in the relational capital. The effect of the relational capital on competitive advantage is moderated by gender and age. The effect is strongest among younger men. In the case of the structural capital its effect is moderated by gender only such that the effect is slightly stronger for females rather than males. 相似文献
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一、引言计算机仿真接口界面,随着计算机软硬件的不断提高也在快速地变化着。从其发展趋势中我们不难看出这一点:从早期的命令行提示编辑Command Line,到全屏幕菜单编辑(Menu based Editor),再到图形用户界面Graphic User In-terface(GUI),界面在不断追求如何更好地适应用户、与用户更直接地交互。其具体特点包括自然而又丰富的色彩、逼真而又完美的几何造型、柔和而又动听的环境声响、质感而又具有力反馈的实物等。这些人们所需要的真实感,一种技术是难以胜任的,它需要各种软、硬件技术的综合与集成。从目前的趋 相似文献
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S. Suja Priyadharsini 《Applied Soft Computing》2012,12(3):1131-1137
Electroencephalography (EEG) is the recording of electrical activity of neurons within the brain and is used for the evaluation of brain disorders. But, EEG signals are contaminated with various artifacts which make interpretation of EEGs clinically difficult. In this research paper, we use a soft-computing technique called ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) for the removal of EOG artifact, combined EOG and EMG artifact. Improvement in the output signal to noise ratio and minimum mean square error are used as the performance measures. The outputs of the proposed technique are compared with the outputs of techniques such as neural network, based on ADALINE (Adaptive Linear Neuron) and adaptive filtering method, which makes use of RLS (Recursive Least Squares) algorithm through wavelet transform (RLS-Wavelet). The obtained results show that the proposed method could significantly detect and suppress the artifacts. 相似文献
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The Prize-collecting Steiner Tree Problem (PCSTP) is a well-known problem in graph theory and combinatorial optimization. It has been successfully applied to solve real problems such as fiber-optic and gas distribution networks design. In this work, we concentrate on its application in biology to perform a functional analysis of genes. It is common to analyze large networks in genomics to infer a hidden knowledge. Due to the NP-hard characteristics of the PCSTP, it is computationally costly, if possible, to achieve exact solutions for such huge instances. Therefore, there is a need for fast and efficient matheuristic algorithms to explore and understand the concealed information in huge biological graphs. In this study, we propose a matheuristic method based on clustering algorithm. The main target of the method is to scale up the applicability of the currently available exact methods to large graph instances, without loosing too much on solution quality. The proposed matheuristic method is composed of a preprocessing procedures, a heuristic clustering algorithm and an exact solver for the PCSTP, applied on sub-graphs. We examine the performance of the proposed method on real-world benchmark instances from biology, and compare its results with those of the exact solver alone, without the heuristic clustering. We obtain solutions in shorter execution time and with negligible optimality gaps. This enables analyzing very large biological networks with the currently available exact solvers. 相似文献
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Wavelet-based envelope features with automatic EOG artifact removal: Application to single-trial EEG data 总被引:1,自引:0,他引:1
Wei-Yen Hsu Chao-Hung LinHsien-Jen Hsu Po-Hsun ChenI-Ru Chen 《Expert systems with applications》2012,39(3):2743-2749
In this study, we propose an analysis system for single-trial classification of electroencephalogram (EEG) data. Combined with automatic EOG artifact removal and wavelet-based amplitude modulation (AM) features, the support vector machine (SVM) classifier is applied to the classification of left finger lifting and resting. Automatic EOG artifact removal is proposed to eliminate the EOG artifacts automatically by means of independent component analysis (ICA) and correlation coefficient. The features are then extracted from the discrete wavelet transform (DWT) data by the AM method. Finally, the SVM is used for the discriminant of wavelet-based AM features. Compared with EEG data without EOG artifact removal, band power features and LDA classifier, the proposed system achieves promising results in classification accuracy. 相似文献
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心电信号是典型的强噪声下的非平稳微弱信号,减小噪声的干扰对心电信号的分析有着十分重要的意义,因此,有效的滤波方法一直是该领域学者关注的热点问题。本文在基于小波变换心电信号分析研究基础上,针对小波去噪时分解只作用于低频部分,从而忽略了高频区域中一部分有用信号的问题,提出了一种采用改进小波包理论实现心电信号去噪的方法,利用小波包在消除信号噪声方面具有更为精确的局部分析能力的特点,采用了‘db4’小波和"最优基"选择的方法,对心电信号进行消噪。以MIT-BIH心电数据库中心律失常数据仿真实验,得到了较理想的去噪效果。对比该方法与小波滤波去噪,发现基于小波包的心电信号去噪具有更优良的去噪性能。 相似文献
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VoIP认证与计费的设计与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
基于RADIUS的VoIP认证系统,采用分散受理、集中管理的接入认证管理体系,数据集中存放在认证中心(RADIUS服务器),用户身份认证由PC向网守发起,网守通过RADIUS协议向认证中心的认证服务器发起认证请求。这样,可以保证用户安全地使用网络资源,以确保用户身份的合法性。同时其落地话单经过处理,可进行计费及其它帐务处理。文中论述了RADIUS对VoIP的支持,提出了一个Gatekeeper与RADIUS结合的整体解决方案。 相似文献