基于伪模块2D PCA的人脸识别方法

在模块2D PCA方法的基础上提出了伪模块2D PCA的人脸识别方法.该方法不仅保留了模块2D PCA方法在特征抽取之前无需将图像矩阵转化为图像向量、能快速降低鉴别特征的维数、可以完全避免使用矩阵的奇异值分解等优点,而且在降维的同时尽可能保持了原样本的变化信息,使得降维后的同类数据样本尽可能保持相似.在ORL人脸数据库上的实验结果表明,伪模块2D PCA在识别性能上优于模块2D PCA.     

基于Labview和PCA分析方法的电子鼻设计

为解决电子鼻在食物品质评价中的应用问题, 设计了基于金属氧化物半导体型气体传感器阵列和\{Labview\}虚拟仪器的电子鼻系统。该系统通过对不同样品进行信号采集建立气味数据库, 信号采集系统由STM32微控制器和24位模数转换器AD7794构成, 采集的信号通过串口被传输到PC(Personal Computer), PC接收数据后, 使用在Labview平台下搭建的上位机软件, 通过内嵌的Matlab脚本对数据进行整理, 最终利用PCA(Principal Component Analysis)对数据进行分析, 获取气味指纹。该系统通过对5种不同种类食用酱的挥发气体进行检测, 建立气味数据库, 进而实现对未知酱品的检测,最终实现了对不同种类的食用酱准确区分的方法。     

改进的基于PCA的软件缺陷预测方法

为了避免在变量多重情况下基于PCA的软件缺陷预测出现明显失误,对传统PCA方法的缺陷加以改进,利用UML软件工程组织网站上公布的某中等规模软件公司项目功能点数据,采用改进的PCA方法对项目综合性能进行软件缺陷预测,并与传统PCA方法的预测结果进行了对比．结果表明,改进的PCA方法对软件系统的综合性能有较好的预测能力．     

基于PCA/ICA的海洋浮游生物识别

通过海洋浮游生物图像对浮游生物进行识别和分类,有助于合理地开发、管理、利用海洋资源。针对直接使用PCA或ICA形成的特征空间,不能达到各类别元素未能较好分离的问题,提出了一种浮游生物识别算法。采用PCA和ICA相结合的多层混合分类模型,提取WHOI数据集浮游生物样本特征,放入到分类模型中进行测试,并对不同距离度量的识别效果进行了比较。结果表明基于耦合度量的混合分类模型具有良好的分类性能。     

基于PCA的指纹识别算法研究

介绍了主成分分析(Principal Component Analysis,简称PCA)方法及其在指纹识别算法中的两个重要应用.并分析了当前指纹匹配算法的研究热点.     

报务系统抗干扰通信效能评估

评估报务系统抗干扰通信效能,对于干扰环境下科学制定报务计划、优化和提升报务系统各项抗干扰通信指标等具有重要意义。报务系统抗干扰通信效能评估涉及大量难以量化的因素,且因素间存在多重相关性。建立了报务系统抗干扰通信效能评估模型,运用主成分分析法将相关性很高的变量转化成彼此独立或不相关的变量,并对该模型的多项指标进行综合聚集。计算结果表明,利用主成分分析进行报务系统抗干扰通信效能评估是有效可行的。     

基于PCA的RBF神经网络预测方法研究

主成分分析(PCA)法可以提取样本集的主成分,实现样本的最优压缩,从而降低样本的维数。针对用RBF神经网络进行多因素时间序列预测时样本特征指标过多的问题,提出用统计理论的PCA方法对数据进行预处理,再选出几个主成分作为神经网络的输入节点.仿真实验表明,基于PCA的RBF神经网络模型在拟合预测中与一般的RBF神经网络模型相比有较好效果,简化了网络结构,改善了预测精度.     

基于距离测度的PCA人脸识别研究

应用主成分分析法对ORL人脸库及YALE人脸库进行特征提取,采用最近邻分类器及5种不同的距离测度进行人脸识别。结果表明:不同的距离测度及累计方差贡献率对PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)人脸识别结果影响较大,在累计方差贡献率分别取0.75,0.8,0.9,0.95的条件下,对于ORL人脸库,曼哈顿距离和闵可夫斯基距离下PCA人脸识别正确识别率随累计方差贡献率增大而呈减小趋势;欧几里德距离和夹角余弦距离下PCA人脸识别正确率随累计方差贡献率增大而先增大后减小;切比雪夫距离下的PCA人脸识别正确率保持不变。累计方差贡献率取0.8,以欧几里德距离作为距离测度的PCA人脸识别算法对ORL人脸库取得最高的正确识别率为96.67%,对YALE人脸库,取得的正确识别率为95.56%,验证了算法的有效性。欧几里德距离是PCA人脸识别正确率最高的距离测度。     

基于主成分-LS-SVM的教学质量评估模型

给出了基于主成分与LS-SVM的教学质量评估模型,先采用主成分分析对其影响因素作评价和预处理,然后构建LS-SVM模型,为了便于比较,同时利用单一的LS-SVM模型对教师教学质量进行模拟与预测,并在Matlab中实现.结果表明,基于主成分与LS-SVM的教学质量评估模型较单一的LS-SVM模型具有更加理想的精度,得到了...     

增一型分层模糊系统结构的PCA优化方法

对“增一型”分层模糊系统进行了结构研究和理论推导,提出了一种通过代价函数选择最优的分层结构的方法．最后通过仿真实验证明了该方法切实可行,避免了传统“试凑法”的盲目性．     

基于PCA的港口智能交通系统改进研究

ITS在提高港口基础设施运行效率的同时,自身功能也需要不断发展.为科学分析港口ITS改进的内容,文章建立了ITS对港口基础设施运营作用指标体系,对各指标进行主成分分析排序,得出港口ITS的改进方向.分析结果能反映我国港口ITS发展情况,对促进我国港口基础设施管理水平有很好的指导意义.     

基于PCA图像压缩算法研究与实现

PCA做为一种数据分析技术,它最重要的应用是对数据进行降维和去相关,将原有的复杂数据降维,揭示隐藏在复杂数据背后的简单结构.本文将该技术应用于图像压缩中,分析了现有的基于PCA压缩图像方法的优缺点,提出了一种新的算法提取图像主成分运用于图像压缩,并证明了该算法的收敛性,通过实验仿真,验证了该方法的正确性和可行性.     

基于PCA与DHMM的发动机故障诊断研究

提出了主元分析方法(PCA)与离散隐马尔可夫模型(DHMM)相结合的发动机故障诊断方法.首先利用PCA进行发动机振动信号的特征提取,设计了基于PCA的振动信号故障特征提取算法;然后采用DHMM进行故障诊断,构建了基于DHMM的故障分类器和诊断数据库,设计了柴油机振动信号的故障诊断策略.实际应用结果显示,该方法是可行的,对柴油机故障的诊断精度,达到了94.17%,具有工程应用价值.     

基于PCA的纸币识别方法

纸币识别包括图像预处理、特征提取及分类器设计等.为减少计算量,使用了主成分分析法对图像进行降维;然后对图像识别时应用相关系数法.通过实验表明,使用主成分分析方法可以有效地减少数据,加快纸币的识别速度,保证纸币识别的正确率.     

基于PCA的中药黄芩药效评价方法研究

为实现基于谱效相关模式的中药黄芩的质量综合评价,采用主成分分析法（principal component analysis, PCA）对采集到的色谱指纹图谱和药效指标（抑菌率）的大量数据进行降维处理,然后建立中药黄芩谱效结合评价系统,测试结果证明了该方法的先进性与可靠性。文中的降维方法可以为中药材质量评价研究提供一种新的、可借鉴的思路和方法。     

基于PCA分析的大沽夹河水环境质量综合评价研究

以大沽夹河2004年水质监测资料年均值为依据，采用主成分分析法对大沽夹河水环境质量进行了综合评价．结果表明：全流域水质污染程度不是很重，基本满足功能区需求．只有福山水闸下、新夹河桥和宫家岛3个监测断面水质污染较为严重，其他断面水质较好．     

基于PCA的道路运输企业安全评价研究

对基于主成分分析法的道路运输企业安全评价的可行性进行了分析,构建了道路运输企业安全评价指标体系,建立了道路运输企业安全评价主成分分析模型,并通过SPSS进行模型计算.最后通过5家企业安全评价算例,演示了应用模型的详细过程,验证了模型与算法的可行性.     

基于PCA改进的快速Adaboost算法研究

针对传统的Adaboost算法可能出现在应对较大训练数据集训练时间过长的问题,提出了一种改进的Adaboost算法——PCAdaboost。改进算法利用PCA方法的降维技术,对训练样本特征提取主要成分,去除输入样本特征间的相关性,提高分类精度。同时,从样本阈值搜索角度考虑了特征值等分和特征值空间维数,给出了阈值快速搜索方法。实验结果表明,该算法在UCI数据集上取得较好的效果。     

基于PCA和Rough Set在股票分类中的研究

为了提高股票分类的精确度,降低分类的复杂度,结合主成分分析和粗糙集理论对股票数据进行了处理.首先对股票数据进行预处理,然后利用主成分分析降低数据的维数,再利用粗糙集理论对降维后数据进行离散化和约简,并最终得到分类精度和分类规则.试验表明:算法取得了较好的分类精度和较少的分类规则数目,具有一定的可行性.