基于主成分分析和Softmax回归模型的人脸识别方法

文章介绍一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)和Softmax回归模型相结合的人脸识别方法,该方法通过PCA对整幅图像提取特征,然后将提取的特征经过非线性变换输入到Softmax回归模型中。将主成分提取特征看成是单层神经网络,将它与Softmax回归模型构成的级联结构看作是2层神经网络,在神经网络的训练过程中,主成分的特征向量可以微调。在不同人脸数据库上的实验表明,相比于传统的只用PCA降维的方法,本文方法可达到较高的识别率。     

基于主元分析与支持向量机的制冷系统故障诊断方法

利用主元分析(PCA)法提取制冷系统特征向量,对典型人工智能方法所建故障诊断模型的性能进行理论研究与应用分析,确定了以支持向量机(SVM)算法为基础的故障诊断模型;针对SVM直接解决多种分类问题的困难,分析了3种多类SVM算法,确定了基于“一对其他（One vs others）”多类SVM算法的故障诊断模型,并提出基于PCA与SVM组合的PCA SVM故障诊断模型,同时,利用实验数据加以验证.结果表明：PCA SVM模型可将16个原始变量转化为相互独立的主元,并可提取前4个主元用于故障诊断而将正常与故障的模式分离,对故障的诊断率不低于98.57%,优于单纯SVM模型,且PCA SVM模型的训练速度比SVM模型快约130~350倍;PCA SVM模型对小样本的处理能力优于BP神经网络模型,其诊断正确率较高,训练耗时较少（约1/240）.     

基于主成分分析和递归神经网络的短期股票指数预测

运用递归神经网络,并结合主成分分析方法建立基于主成分分析的递归神经网络(PCA-RNN)预测模型.实验采用玉米股票价格指数,首先,利用主成分法对玉米指数的多个指标进行特征提取,然后利用提取的主成分建立3种神经网络模型,并对开盘价进行预测,最后与ARIMA模型进行比较分析.结果表明PCA-RNN模型取得了较好的效果,更加适用于股票价格的短期预测,可以为决策者提供一定的参考.     

基于PCA的遗传神经网络在套损预测中的应用

为有效预测套损发生,掌握油水井套管的状况,减小套损所带来的损失,基于大庆油田南一区井网的现有资料,综合分析采集到的各种因素,建立了基于主成分分析的遗传神经网络模型。该模型首先对原始数据进行主成分分析,并将得到的主成分作为神经网络的输入,然后用遗传算法确定了网络的最佳初始权值和阈值,最后用神经网络进行预测。结果表明,该方法油井和水井的预测准确率分别达85%和82. 5%,证明经过主成分分析和遗传算法优化的BP神经网络的准确性和可靠性。     

基于小波变换和改进PCA的人脸特征提取算法

针对在人脸图像高维数据降维时单纯使用主成分分析(PCA)算法的提取精度和速度受限问题,  提出一种基于小波变换和改进PCA的混合特征提取算法. 该方法首先对人脸图像进行小波分解, 选取低频分量对人脸图像进行特征提取;然后利用改进的PCA算法进行主成分提取, 获得代表人脸特征的特征向量; 最后将该算法应用于Olivetti Faces人脸库数据集的图像分类. 实验结果表明, 经过该混合算法处理后的图像特征数据, 由卷积神经网络(CNN)算法分类识别时准确率提升10%, 识别速度提高约37%.     

质量预测及故障诊断建模过程中非线性特征提取

工业生产的质量预测及故障诊断建模过程中所涉及的特征数目大、复杂性高、非线性突出,造成了模型维数过高、时间复杂度高、计算精度下降.针对上述问题,提出了一种基于核主成分分析和粗糙集的特征提取方法,首先使用核主成分分析进行特征提取,再对提取出的特征用粗糙集进行约简,介绍了该方法的原理和具体实现步骤.并以某玻璃厂锡槽作业工艺为背景进行仿真实验,应用实际生产数据建立支持向量机的故障诊断模型,将应用核主成分分析、粗糙集及所提方法提取出的特征输入SVM诊断模型.对比三种方法的实验结果表明,基于核主成分分析和粗糙集的特征提取方法提取出的特征更优.     

基于张量子空间的半脑对称度特征与癫痫识别

结合脑PET图像信息,提出了一种基于张量子空间的半脑对称度特征的识别方法用于识别PET图像中癫痫病灶.首先计算全部脑PET图像中所有体素的SUV,并基于SUV建立三阶张量;然后提取半脑对称度特征,建立半脑对称度张量模型;其次利用多线性主成分分析(MPCA)方法对半脑对称度张量模型进行特征选择;最后基于支持向量机(SVM)分类器进行癫痫识别.实验结果表明:提出的算法能够有效地识别脑PET图像中的癫痫病灶,可以作为计算机辅助诊断方式帮助医生进行癫痫疾病的诊断.     

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.     

基于级联Adaboost和神经网络主元分析算法的人脸检测系统

针对人脸检测过程中难以区分人脸与非人脸等问题,提出了一种基于级联Adaboost和神经网络主元分析(PCA)算法的人脸检测新方法以提高人脸检测的正确率。采用两级检测器对人脸进行区分检测:首先将计算速度较快的Adaboost算法作为第一级检测器对人脸图像快速扫描,对所有判断为人脸的窗口进行合并。然后将合并的窗口提取特征并送入作为第二级检测器的PCA进行验证,排除那些不可能是人脸模式的窗口。最后经过PCA检测结果判别输出验证后的人脸窗口参数(包括窗口的大小和位置信息)。不同算法检测结果显示,基于本方法的人脸检测正确率达到了92.6%,检测率为94.1%;基于Adaboost检测正确率为62.5%,检测率为88%;基于SVM检测正确率为54%,检测率为89%;基于FSS检测正确率为66%,检测率为92%。实验结果表明,本方法能够很好地区分人脸模式和非人脸模式。因此,级联Adaboost和PCA算法组成的两级检测器可以明显提高人脸检测系统的性能。     

基于主成分分析的短期PV/T组件温度预测

为进一步提高光伏/光热(photovoltaic/thermal,PV/T)综合利用系统中PV/T组件温度预测精度,该文采用主成分分析法对原始输入样本数据进行预处理,提取主成分,并利用遗传算法优化BP神经网络结构,对组件温度数据建立预测模型。仿真结果表明,相对于未经主成分提取的神经网络,该方法使得网络模型在晴天和多云天气条件下的预测精度分别提高了7.68%和4.97%,使得网络模型预测精度更高,泛化性能更强。     

基于主成分分析法优化神经网络的滆湖组黏性土抗剪强度预测

为了研究苏锡常地区滆湖组黏性土抗剪强度特性,建立抗剪强度参数预测模型;以研究区711组滆湖组黏性土物理力学试验数据为载体,运用主成分分析(principal component analysis, PCA)方法,从样本11个指标中提取影响目标变量的主成分;将其作为反向传播神经网络(back propagation neural network, BPNN)模型的输入层,建立基于PCA-BPNN算法的滆湖组黏性土抗剪强度预测模型。结果表明：当主成分数量为3时,主成分累计贡献率达93.4%;第一、二主成分贡献率分别为52.1%和36.6%;PCA算法即保留了样本大部分信息,又实现了对多维变量的降维。第一主成分可归纳为土体孔隙特性,与黏聚力和内摩擦角均呈负相关关系;第二主成分可归纳为土体水稳性,与黏聚力和内摩擦角均呈正相关关系;土体孔隙特性越显著,水稳性越弱,抗剪强度越低。建立了滆湖组黏性土抗剪强度参数PCA-BPNN预测模型,模型抗剪强度拟合优度为0.85,内摩擦角拟合优度为0.72;模型可靠性总体较高。可见PCA-BPNN预测模型即可降低解释变量间的多重共线性,简化了模型,又能够提升模型...     

基于SVM的刻蚀工艺失效状态识别

针对反应离子刻蚀工艺,研究其状态监测与识别.采用主元分析(PCA)方法对原始数据进行降维,提取出有效的特征子集,再应用SVM建立失效状态的诊断识别模型,分析模型参数对失效状态的分类识别效果.采用主元分析法进行数据降维,从多监控量中提取影响最大的特征子集,再基于支持向量机(SVM)算法建立了失效状态的诊断识别模型,并分析了模型参数对失效状态的分类识别效果.研究结果验证了基于SVM方法的有效性,表明该模型具有高效的模式识别能力,可应用于存在小样本问题的其他半导体工艺状态分类和识别中.     

基于二维离散小波的生成图像鉴别方法

针对传统基于神经网络的计算机生成图像鉴别方法中存在鉴别难度大和准确率低的问题, 提出一种采用基于小波变换的计算机生成图像鉴别方法. 首先在进行图像多维小波特征提取时, 通过一次分解二维离散小波变换提取图像小波特征, 根据图像小波特征进行n级小波分解提取图像多维小波特征向量; 然后通过三维变换域波去噪算法（BM3D）提取计算机生成图像噪声特征; 最后采用支持向量机(SVM)分类器对计算机生成图像进行鉴别, 通过SVM分类器对图像多维小波特征和噪声特征进行分类, 以解决两种特征融合形成线性不可分的高维特征问题, 从而实现计算机生成图像的准确鉴别. 实验结果表明, 该方法在鉴别计算机生成图像时具有更高的准确性和稳定性.     

深度模型集成的不良图像分类

移动通信技术的飞速发展在提升用户通信体验的同时也为不良信息的散布提供了便利,针对如何在大量数据中进行不良内容的识别与过滤问题,提出一种基于深度模型集成的不良图像分类模型(EDM),通过集成多个结构不同、信息互补的深度模型来最优地区分分布差异较大的不良图像.为了验证本方法的有效性,建立一个真实移动通信场景下的不良图像数据集,并在此数据集上与基于传统支持向量机(SVM)的不良图像分类模型、基于深度卷积神经网络的Alexnet、VGG与Googlenet分类模型做对比.实验结果表明:本文所提深度模型集成方法在不良图像分类性能上明显优于其他模型,分类精度、精确率和召回率分别达到94%、84%和98%.     

基于支持向量机的人脸识别算法研究

对基于支持向量机的人脸识别算法进行了研究,并通过仿真实验验证算法的有效性.通过缩小图像的尺寸和离散余弦变换(DCT)来实现图像的预处理,应用基于类内平均脸的主成分分析(PCA)提取人脸图像的特征,应用支持向量机(SVM)实现人脸图像识别.还重点对影响人脸识别系统速度和识别准确率的相关因素进行了研究,为研究人脸识别技术的应用提供理论依据.     

基于PLS-BP神经网络组合模型的回采工作面瓦斯涌出量预测

提出PLS-BP神经网络组合模型,预测回采工作面瓦斯涌出量.利用分源预测法划分回采工作面瓦斯涌出来源,根据瓦斯涌出来源受不同因素的影响,运用偏最小二乘法(PLS),通过交叉有效性分析,确定提取主成分个数,将主成分作为神经网络输入层建立关联模型.研究证明,本方法不仅避免了各种不相关因素之间的干扰,解决各因素之间多重相关问题,降低变量维数,而且可以结合BP神经网络的非线性映射能力和适应学习能力等优点,提高预测稳定性和精度.     

基于HOG/PCA/SVM的跨年龄人脸识别算法

为了实现跨年龄的人脸识别,通过梯度幅值和梯度方向这2个重要的图像特征测量图像相似度,建立了一种方向梯度直方图 (HOG)、主成分分析 (PCA)和支持向量机（SVM）相结合的人脸识别算法.首先对从FG-NET数据库中选取的人脸图像作预处理,然后用HOG算法提取特征值,用PCA方法降维特征值,最后将样本输入到SVM中进行训练,人脸识别匹配度最高可达90.91%.实验结果验证了算法的有效性.     

充填管道失效风险性预测精度研究

为更准确预测矿山充填管道失效风险性,建立主成分分析与改进BP神经网络相结合的评价模型。选取10项评价指标作为充填管道失效风险性的评判指标,统计10个矿山的样本数据,并运用主成分分析法对这10个样本数据进行预处理,得出主要成分,再利用改进的BP神经网络模型进行预测,最终得到更准确的管道失效风险预测结果。研究结果表明,所得到实际预测结果与期望值之间的相对误差分别为2.31%,1.68%,3.02%。预测相对误差控制在4%以内,较未经主成分分析处理的标准BP神经网络预测精度更为准确。利用主成分分析法与改进的BP神经网络相结合建立的充填管道失效评价模型具有分析速度快、预测精度高的特点,为矿山充填管道失效风险预测提供了一种更为完善的方法。     

沥青路面使用性能评价模型与性能评价案例分析

为了客观准确了解沥青路面的实际使用性能,以便及时进行沥青路面管理与维修养护,依据检测数据对沥青路面进行了使用性能评价研究,即将主成分分析法与层次分析法相结合,建立了基于主成分-层次分析法的评价模型,并进行了评价案例分析。本研究以荣乌高速保定段2016~2019年的路面定检数据为基础,首先用主成分分析法对性能指标归类和预处理后的检测数据进行主成分提取,建立判断矩阵,再用层次分析法对各指标赋予权重系数,得到上下行路面的使用性能评价模型。选用荣乌高速检测数据进行了模型验证,并与现行《公路技术状况评定标准》评价结果相比较,评价等级高于《标准》的路段样本比例约为0.34%,低于《标准》的比例约为6.83%。本研究的评价结果更能够反映路面的实际衰变特性。     

基于色域分析的大雾图像特征提取与等级识别方法

基于色域分析对大雾图像的特征展开研究,首先将大雾图像数值化,获取其RGB空间;其次将图像由RGB空间转换到YCbCr空间,提取其亮度特征;然后使用主成分分析法降维得到高层抽象特征,实现大雾图像特征提取;最后基于提取的特征空间,使用K近邻算法建立大雾识别模型,并对模型进行了测试。