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1.
基于主元分析与支持向量机的人脸识别方法   总被引:28,自引:1,他引:27  
基于支持向量机(SVM)在处理小样本,高维数及泛化性能等强方面的优势,提出了一种基于主元分析(PCA)与SVM的人脸识别方法,利用PCA方法对人脸图像进行特征提取,再利用SVM与最近邻分类器相结合的策略对特征向量进行分类识别,剑桥ORL的人极数据库的仿真结构验证了本算法是有效的。  相似文献
2.
桂花品种数量分类研究   总被引:23,自引:3,他引:20  
选取15个主要分类性状对25个桂花品种进行了数量分类研究。主成分分析结果综合反映了各性状的信息,揭示了桂花品种分类的关键,为今后进行性状观察,记载及取舍等提供了定量依据。系统聚类分析结果表明了花色,花期等指标在桂花品种分类中居重要地位,同时,还对桂花品种间的亲缘关系作了探讨。  相似文献
3.
主成分分析及算法   总被引:19,自引:0,他引:19  
以主成分分析(PCA)特征结构的理论分析为基础,分别从神经网络和向量量化器两个不同的角度给出了最大主成分线的算法实现和比较,并由此讨论了HEBB算法对学习率的依赖和敏感度.  相似文献
4.
ISSR标记在辣椒资源遗传多态性分析中的初步应用   总被引:13,自引:0,他引:13  
用筛选到的12个ISSR(InterSimpleSequenceRepeat)引物对我国11个辣椒农家品种进行扩增,结果共扩增出66条带,其中差异条带26条,多态条带比率(PPB)为39.39%;品种特异条带7条,占总条带数的10.61%.基于Jaccard遗传相似性系数的NeighborJoining聚类分析将11个品种分为两组,这两组辣椒品种内部的平均遗传距离分别为0.150和0.134,两组之间的遗传距离为0.194.以扩增条带表型为基础的主成分分析显示:有2个主成分累计贡献率为68.88%,分别占到57.51%和11.37%;以这2个主成分对11个辣椒品种作图,可以将11个辣椒品种分为两组,每组所含辣椒品种与聚类分析的结果相同.  相似文献
5.
四川西南紫茎泽兰(Eupatorium adenophorum)入侵生境因子分析   总被引:10,自引:0,他引:10  
于2003年5月—8月在四川西南部西昌,采用随机布设样地的方法对紫茎泽兰在该区域的入侵格局进行研究.通过量化紫茎泽兰样地的"海拔"等16个生态因子精确描述了该种外来杂草对具不同特征的各种生境的入侵.PCA分析结果表明:描述紫茎泽兰生境的16个生态因子所含的生态信息可由三个综合因子表征,即"生态因子"(第一主成分)、"光湿因子"(第二主成分)和"植物多样性因子"(第三主成分).紫茎泽兰的发生频率与"林型"和"坡度"呈强烈负相关,而和"土壤湿润度"、"海拔"、"灌木数"、"杂草盖度"和"距耕地距离"、"坡向"、"距水源距离"、"样地植物种数"及"样地植物株数"9个生态因子正相关.  相似文献
6.
化工数据预处理及其在建模中的应用   总被引:8,自引:0,他引:8  
对化工数据预处理问题进行了研究,阐述了化工数据智能建模中辅助变量选择、数据采集、数据校正、输入数据降维等各种数据预处理的思路与方法。仿真实验表明:对数据进行有效的预处理,可以改善模型的精确度。  相似文献
7.
桂花花粉形态种内变异的研究   总被引:8,自引:0,他引:8  
利用光学显微地外部形态差异较大的33个桂花样本的花粉粒进行了观察与测量,对观察结果进行了主成分分析,并进行了扫描电镜的初步观察。结果表明,桂花花粉在大小、形状、萌发孔形态等性状上表现出种内多样性,并表现出桂花花粉粉轴长由小到大、沟长系数由小到大的演化趋势;依主成分分析结果,在分分析时各性状指标按重要性依次为花粉形状、极轴长、赤道同长及萌发沟与极轴长之比值等。  相似文献
8.
利用图像先验知识与Snake结合对心脏序列图像的分割   总被引:7,自引:0,他引:7  
核磁共振医学图像的分割在医学诊断中具有重要的意义,针对心脏的核磁共振切片图像的心室分割,提出将图像先验知识与Snake相结合的方法,克服了Snake方法分割的不足,获得了优于原方法的分割效果。  相似文献
9.
青藏高原青南地区植物群落生态梯度分析   总被引:7,自引:3,他引:4  
依据对青藏高原青南地区26个群落的样地调查和环境因子原始数据,用主分量分析(PCA)排序技术和回归模型,定量分析植物群落在空间的分布格局,以及群落结构特征和环境梯度之间的关系.结果表明:植物群落的类型分布主要决定于地理位置驱动下的水热条件,其次还受制于土壤养分.代表植物群落结构特征的生物多样性和丰富度分别与环境梯度有显著的相关性,随年均温和年降水量减少,群落物种多样性和丰富度有降低的趋势.  相似文献
10.
基于特征脸和LDA的人脸识别   总被引:7,自引:0,他引:7  
简述人脸图像的标准化过程,特征脸,LDA算法的原理及实现过程。用特征脸和LDA相结合的方法进行人脸识别,先用特征脸获取最佳描述特征,然后用LDA获取最佳分类特征,并验证了方案的可行性。实验表明:该识别方法识别效果较好,能够适应表情、光照的变换。  相似文献
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