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相似文献
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1.
在图像目标识别中,目标图像平移、尺度和旋转不变性是一个重要前提,而高阶矩特征存在稳定性差的缺点.提出采用主分量分析(PCA)方法确定目标在最大方差意义下主轴的旋转角度,并结合稳定性好的低阶矩特征实现目标的平移、尺度和旋转不变性变换;然后利用独立分量分析(ICA)良好的目标特征抽取能力,在各目标特征空间重建目标模型,并通过对重建模型的误差分析实现目标识别;最后通过PCA确定目标旋转角度测试和ICA目标识别测试两个实验,证实了本文算法的鲁棒性和准确性.  相似文献   

2.
This work utilizes a statistical approach of Principal Component Analysis (PCA) towards the detection of Methane (CH4)-Carbon Monoxide (CO) Poisoning occurring in coal mines, forest fires, drainage systems etc. where the CH4 and CO emissions are very high in closed buildings or confined spaces during oxidation processes. Both methane and carbon monoxide are highly toxic, colorless and odorless gases. Both of the gases have their own toxic levels to be detected. But during their combined presence, the toxicity of the either one goes unidentified may be due to their low levels which may lead to an explosion. By using PCA, the correlation of CO and CH4 data is carried out and by identifying the areas of high correlation (along the principal component axis) the explosion suppression action can be triggered earlier thus avoiding adverse effects of massive explosions. Wireless Sensor Network is deployed and simulations are carried with heterogeneous sensors (Carbon Monoxide and Methane sensors) in NS-2 Mannasim framework. The rise in the value of CO even when CH4 is below the toxic level may become hazardous to the people around. Thus our proposed methodology will detect the combined presence of both the gases (CH4 and CO) and provide an early warning in order to avoid any human losses or toxic effects.  相似文献   

3.
针对目前部分的工业系统存在系统模型或系统独立变量不确定的情况,提出了一种基于独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)的状态监控方法。该方法不需要有关系统模型和系统变量的先验知识,解决了系统模型或系统变量不确定的问题。运用独立成分分析法对系统的观测信号进行特征提取,通过监控分离得到的特征信号来实现对整个系统的状态进行监控。分别对一个离散系统和一个双容水箱液位系统进行仿真验证,仿真结果表明该方法能够有效地实现系统监控。  相似文献   

4.
基于多块核主元分析的复杂过程的分散故障诊断   总被引:4,自引:0,他引:4  
提出多块核主元分析算法, 基于此算法针对复杂过程提出了新的故障检测和诊断方法. 通过对整体过程分块统计残差实现非线性过程的分散故障诊断目的, 相应的控制限用来分离引起故障的位置或发现引起故障的变量. 提出的方法应用到田纳西过程得出的结论为: 该方法能够有效地提取块内和块间的非线性信息并显示出优越的故障诊断能力.  相似文献   

5.
目前在视频流中的运动估计都是针对平移运动的,对于旋转和扭曲运动效果很差,采用Oirrak等提出的Fourier方法可实现旋转和扭曲运动估计,但当目标轮廓简单或噪声大时效果不佳.提出用独立元分析(ICA)方法对图像目标的扭曲运动进行估计,该方法对噪声具有很好鲁棒性,克服了Fourier方法对简单物体仿射参数估计效果差的局限性;同时,采用快速ICA算法计算量小,在视频处理和通信领域中有很好的应用前景.  相似文献   

6.
基于混合概率主元分析(MPPCA)的监控方法,存在要求各子模型中主元个数相同、监控指标不一致、监控表格过多等缺陷.为此对MPPCA算法进行改进,分两步建立模型:首先求出混合高斯模型(GMM),然后利用概率主元分析(PPCA)建立每个子模型的主元模型.改进方法中各子模型主元的选取兼顾了主元的解释宰及其变化趋势,并引进基于PPCA的监控方法,保证了监控指标的一致性,减少了过程监控图.  相似文献   

7.
Distributed Clustering Using Collective Principal Component Analysis   总被引:2,自引:2,他引:2  
This paper considers distributed clustering of high-dimensional heterogeneous data using a distributed principal component analysis (PCA) technique called the collective PCA. It presents the collective PCA technique, which can be used independent of the clustering application. It shows a way to integrate the Collective PCA with a given off-the-shelf clustering algorithm in order to develop a distributed clustering technique. It also presents experimental results using different test data sets including an application for web mining. Received 30 August 2000 / Revised 30 January 2001 / Accepted in revised form 16 May 2001  相似文献   

8.
针对过程工业数据中所含的噪声和干扰信号、过程工业的非线性及基于主元分析(Principal Component Analysis,PCA)的统计性能监控法由于不用过程机理模型的信息从而对故障诊断问题难以在理论上作系统分析的缺陷,提出基于小波变换核主元分析和多支持向量机的过程监控方法,该方法首先采用基于小波变换的收缩阈值去噪法对建模数据进行预处理,以有效抑制过程数据中所含的噪声和干扰信号,然后利用核主元分析来进行故障特征的提取,从而提高非线性统计过程监控的准确性;最后提出多支持向量机用来对故障的来源进行分类,以避免求解核主元空间到原始空间的逆映射.将该方法应用到对TE(Tennessee Eastman,TE)过程的监控,表明了所提出方法的有效性,为过程的监控和故障诊断提供了一个新的方法.  相似文献   

9.
基于PCA和ICA的虹膜识别方法   总被引:2,自引:1,他引:2       下载免费PDF全文
为了提高虹膜识别的正确率,提出了利用主成分分析(PCA)与独立成分分析(ICA)相结合的方法,来对虹膜进行识别的方法。用该方法进行虹膜识别时,首先对预处理后的虹膜图像,利用PCA算法进行去二阶相关和降维处理;然后再进行ICA训练。ICA训练采用了以下两种方法:方法1,将参与ICA训练的图像看作是随机变量,而将图像中的像素值看作是随机实验结果,ICA训练后即可得到相互独立的ICA虹膜基图像;方法2,将图像中的像素值看作是随机变量,而将图像看作是随机实验结果,ICA训练后即得到相互独立的ICA系数。采用CASIA虹膜数据库进行的试验结果表明,基于PCA和ICA的虹膜识别算法在两种训练方式下的正确识别率分别达到98.89%和98.33%。  相似文献   

10.
介绍了极大似然估计独立分量分析的基本理论。在此基础上提出了一种将麦克风阵和独立分量分析模型的源分布自适应极大似然估计算法相结合的技术,并成功地用于实际环境中的麦克风阵带噪语音信号,实现了语音和噪声的分离,增强了语音。试验和仿真结果证明,这种算法是有效的。  相似文献   

11.
采用方差滤波器确定人眼候选区域, 结合独立成分分析(ICA)方法对人眼进行快速定位, 能够有效地提取训练图像的高阶统计特征, 很好地去除基向量的相关性. 与主成分分析(PCA)和传统ICA方法相比具有更好的鉴别能力. 实验表明, 该方法的识别率可达97.3%, 并对光照和姿态变化也具有很好的鲁棒性.  相似文献   

12.
张曦  朱亚清  阎威武  邵惠鹤 《控制工程》2012,19(1):30-32,76
为了解决汽轮发电机组的性能检测和故障诊断问题,将独立主元分析引入汽轮机性能监控领域,提出了一种基于独立主元分析(ICA)的电厂机组性能监测与评估新方法。通过ICA算法计算数据的独立主元,进一步计算监控统计量I2,I2和SPE来监测和评估系统的运行。若监控统计量在控制置信限以下,则认为系统运行正常;若统计量超过控制限,则判断为系统有故障或异常发生,运行和维修人员可以根据监测结果及时排查故障发生的原因,消除安全隐患,从而确保机组的安全稳定运行。某电厂机组故障数据仿真研究试验验证了该方法的有效性和合理性。  相似文献   

13.
Electronic noses and tongues are two recent examples in chemical sensing that employ statistical array techniques in order to overcome the intrinsic limitations of current solid-state chemical sensors like ion-selective field transistors (ISFET). In particular, ISFETs are sensitive to the concentration of a particular ion in a solution to be measured, but they can be also strongly affected by several interfering ions found in the solution. Hence, they must be employed in regions in which the effect of interferences is negligible thus limiting their range of operation. However, as we show, ISFETs behave as non-linear mixers of main ion activities and interfering ones and thus an attempt to separate the original main ion activity and interferences from the mixed response is suitable with independent component analysis (ICA) methods. In this direction, a novel learning algorithm is proposed which synergistically combines ICA and linear regression for dealing with the separation in ISFET responses and further reconstruction of ion activities in those operating regions in which interferences notably affect their response. Several experiments with real ISFET measurements demonstrate the interest of proposed methods.  相似文献   

14.
广泛应用的第一主成分是对数据集的一维线性最优描述,主曲线是第一主成分的非线性推广。线性主成分分析是一种线性分析方法,而数据通常是非线性的。用线性方法分析非线性数据在分析能力上常常是受限的。为此在对线性主成分分析非线性数据研究的基础上,提出了一种新的非线性成分分析方法,即主曲线成分分析。该方法从数据本身出发进行非线性分析,强调非参数特性,能有效地建模非线性数据。实现主曲线成分分析时,采用了改进的神经网络建模方法,该建模方法以其较强的近似性能很好地表达了非线性关系。仿真实验结果表明,主曲线成分分析能很好地解决非线性主成分问题,应用前景广阔。  相似文献   

15.
吴昌应  刘飞 《信息与控制》2006,35(6):781-786
实际过程数据大多不满足正态分布的条件,且大多数过程监控方法对数据进行分析的尺度较为单一.为此,本文提出了一种基于小波变换的多尺度独立元分析的过程监控方法.该方法对初始数据进行多尺度细化分析,并根据信息最大化准则提取独立元信号,在数据的低维子空间上对过程进行实时监控.通过对TE过程的仿真研究,表明了该方法的有效性.  相似文献   

16.
传统动态主元分析(DPCA)进行工业过程故障预警时,对所有变量选择相同时间间隔。为克服DPCA中没有考虑到变量延迟、动态变化速度不同的问题,采用变量延迟对齐、时间间隔可变等方法,对DPCA中扩展矩阵的组成方法进行改进。数值仿真结果表明,改进DPCA可以有效减少故障漏报。将该方法应用于原油初馏过程故障预警,在准确预警故障的基础上减少了漏报。  相似文献   

17.
多元统计过程控制要求观测数据服从正态分布,而实际的5-业过程数据大都不满足正态分布条件.独立源分析(ICA)近几年才发展起来的一种新的统计方法,可以克服对数据分布的依赖性.对此,以ICA算法为核心,引入一种新型的过程监测方法,应用ICA提取独立源,利用I^2图,Ic^2图和SPE图进行故障检测.最后以3水箱系统为例进行了实验研究,取得了很好的效果.  相似文献   

18.
谭亚芳  刘娟  王才华  蒋万伟 《计算机科学》2017,44(1):243-246, 282
主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是一种用线性变换选出少数重要变量(降维)的多元统计分析方法。虽然传统PCA被广泛应用于科学研究与工程领域中,但是其结果有时很难解释。因此,一些研究人员引入稀疏约束项(lasso、fused lasso以及adaptive lasso等),以得到可解释的结果。由于传统稀疏项的稀疏度不容易控制,为此引入一种新的约束项,即稀疏可控惩罚项(Sparse Controllable penalty,SCP),来控制主成分的稀疏程度。与传统的约束项相比,SCP具有长度不敏感、维度不敏感和约束项的取值范围在0到1之间的优点。这些优点极大地降低了调节稀疏度的难度。实验表明,稀疏可控主成分分析(Sparse Controllable Principal component Analysis,SCPCA)是高效的。  相似文献   

19.
利用组合核函数提高核主分量分析的性能   总被引:11,自引:2,他引:11  
为了提高图像分类的识别率,在对基于核的学习算法中,核函数的构成条件以及不同核函数的特性进行分析和研究的基础上,提出了一种新的核函数——组合核函数,并将它应用于核主分量分析(KPCA)中,以便进行图像特征的提取,由于新的核函数既可以提取全局特征,又可以提取局部特征,因此,可以提高KPCA在图像特征提取中的性能。为了验证所提出核函数的有效性,首先利用新的核函数进行KPCA,以便对手写数字和脸谱等图像进行特征提取,然后利用线性支持向量机(SVM)来进行识别,实验结果显示,从识别率上看,用组合核函数所提取的特征质量比原核函数所提取的特征质量高。  相似文献   

20.
为了解决多变量系统的各个变量之间往往相互影响,且一般不能严格服从高斯分布的问题,采用ICA方法时正常状态下观测的数据进行分析处理,从中提取出统计独立的独立分量,为简化后续分析,对得到的独立分量进行筛选、划分,并分别计算两类统计量:I2统计量和SPE统计量,确定其控制限,与在线数据进行对比,用于监控系统运行.通过一多变量过程仿真实例,证明了这种方法的可靠性,这为ICA应用于监控多变量系统的运行、检测故障的发生提供了有益的思路.  相似文献   

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