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现存非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)研究多考虑单一视图分解数据,忽略了数据信息的全面性。此外,NMF限制其获取数据的内在几何结构。针对以上问题,提出一个结构正则化多视图非负矩阵分解算法(structure regularized multi-view nonnegative matrix factorization,SRMNMF)。首先,通过主成分分析来对数据进行全局结构的判别式学习;其次,利用流形学习来捕获数据的局部结构;然后,通过利用多视图数据的多样性和差异性来学习表征。模型提升了算法聚类的整体性能,更加有效地挖掘数据的结构信息。此外,采用高效的交替迭代算法优化目标函数得到最优的因子矩阵。在六个数据集上与现存的代表性方法比较,所提出的SRMNMF的准确率、NMI和Purity分别最大提高4.4%、6.1%和4.05%。 相似文献
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孙英军 《中国水能及电气化》2021,(10):45-49
水质参数指标项相对较多,存在信息重叠等问题,导致水质参数监测精度降低,为此,提出基于超球支持向量机的地下水水质参数自动监测技术.通过主成分分析法消除信息重叠的影响,引入改进粒子群法,通过自适应调节惯性权重的方式,对动态变化学习因子进行融合,优化超球支持向量机模型运行参数,利用优化后的支持向量机对水质等级进行评价,构建评价指标体系,并将该体系作为建立模型训练样本集合的基础,可降低人为因素与监测数据对模型运行的干扰,完成自动监测与报警.依托地下水段,将其作为测试目标进行水质参数自动监测.监测结果表明,不同测试点测量结果与实际结果相同,表明基于超球支持向量机的地下水水质参数自动监测技术监测性能较高. 相似文献
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现代工业生产过程往往具有复杂的动态特性: 不同测量变量间会存在不同的时序相关性, 且变量间的相互影响会反映在不同的采样时刻上. 现有的动态过程监测模型往往不能充分挖掘变量间的动态特性, 其故障检测效果也有待进一步提高. 在此背景下, 本文提出一种基于动态特性描述的变量加权型分散式故障检测方法. 利用最大相关最小冗余(Minimal redundancy maximal relevance, mRMR) 算法更准确地描述动态过程变量间的相关性关系, 并利用该相关性的值对原始增广矩阵进行加权处理, 且不同延迟变量对当前测量值的影响大小就通过权值来体现, 因此能更加全面地刻画该测量值的动态特性. 最后建立一种融合mRMR算法, 贝叶斯推理以及动态主成分分析(Dynamic principal componemt amalysis, DPCA)模型的新的分布式建模策略, 提高了模型的容错能力和泛化能力, 取得了更好的故障检测结果. 相似文献
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橙白两色的"MeFOTO"标识如果印在专业摄影器材上,想必会让不少影友感到新鲜,然而这个名字并非器材领域的新面孔,却是一个曾经辉煌的"脚架"老兵。在2011年,百诺向市场重新介绍了其旗下的子品牌"美孚",美孚成为了"MeFOTO"的新中文商标。经过百诺重新打造的"MeFOTO",发生了翻天覆地的变化。 相似文献
157.
针对装甲车辆柴油机摩托小时不能真实反映实际技术状况的问题,通过提取气缸压缩压力、加速时间、减速时间、供油提前角、振动能量和平均燃油流量等状态参数,运用主成分分析和BP神经网络相结合的方法构建了一种柴油机状态评估模型;该模型首先利用主成分分析方法将多个参数简化为两个综合参数,并根据综合参数的散点图对柴油机的状态进行初步划分,得到BP神经网络的训练数据;最后通过建立BP神经网络进行状态评估;评估结果表明,该模型准确度高,具有较好的应用和推广价值。 相似文献
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该文提出了一种针对无源RFID标签的位置检测的方法。此方法将反向散射调制与地面标识相结合来估计标签的当前位置,不需要改变当前的RFID标准,利用现有的硬件条件就可以实现。文章首先介绍反向散射调制和地面标示估算标签位置的方法,并提出两种方法混合计算的优化算法流程,另外方法的改进措施也被提了出来。最后通过实验和仿真来说明这种方法的有效性和稳定性。 相似文献
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在人脸识别领域,提取人脸特征和降低维数是人脸识别的关键。传统的基于小波变换的人脸识别算法仅在小波分解的低频分量上提取用于分类的图像特征,造成了高频分量中部分对识别有利信息的丢失。为了更有效地提取人脸图像特征,提出一种基于小波变换和特征加权融合的人脸识别算法。首先通过小波变换对人脸图像进行降维处理,然后对4个小波子图分别运用主成分分析法(PCA)提取特征,并把这4部分特征加权融合,最后利用支持向量机(SVM)进行分类识别。在ORL人脸库上进行实验验证,识别准确率可达到97.5%,实验结果表明该算法能够有效提高人脸识别能力,与传统识别算法相比具有较高的识别准确率和识别速度。 相似文献