基于鉴别主成份分析的基因表达数据特征提取

针对高维小样本数据特征提取问题,通过融合主成份分析(PCA)和线性判别分析(LDA),提出一种鉴别主成份分析方法。通过对PCA主成份进行单个线性判别,选择主要反应类间差异的主成份来构造特征空间。对yeast和NCI基因表达数据的实验结果表明:该方法在降维的同时能获得较好的判别特征,且能避免线性判别分析方法的奇异性。在子空间的聚类识别率相比PCA提高了20%以上,且具有较好的可视化效果,说明了用该方法对高维小样本数据进行特征提取的有效性。     

基于LDA+kernel-KNNFLC的语音情感识别方法

结合K近邻、核学习方法、特征线重心法和LDA算法,提出了用于情感识别的LDA+kernel-KNNFLC方法.首先针对先验样本特征造成的计算量庞大问题,采用重心准则学习样本距离,改进了核学习的K近邻方法;然后加入LDA对情感特征向量进行优化,在避免维度冗余的情况下,更好地保证了情感信息识别的稳定性.最后,通过对特征空间再学习,结合LDA的kernel-KNNFLC方法优化了情感特征向量的类间区分度,适合于语音情感识别.对包含120维全局统计特征的语音情感数据库进行仿真实验,对降维方案、情感分类器和维度参数进行了多组对比分析.结果表明,LDA+kernel-KNNFLC方法在同等条件下性能提升效果最显著.     

改进PCA-LDA的人脸识别算法研究

针对主成分分析(PCA)未充分利用样本类别信息及线性鉴别(LDA)在小样本时识别率低的问题,提出了一种基于PCA和LDA相融合的人脸识别算法。该算法首先将输入人脸图像进行几何位置规范化和灰度分布均衡化预处理;然后利用PCA算法将人脸训练图像投影到低秩特征子空间,利用LDA算法计算类间离散度大、类内离散度小的特征子空间,从而获得PCA-LDA的人脸融合特征空间;最后将训练样本、测试样本投影至融合的特征空间,并利用最近邻准则实现对测试样本的识别。实验结果表明,该算法能够有效融合PCA和LDA的优势,提高系统识别的鲁棒性和效率。     

基于PCA和LDA融合的手写数字识别方法

提出一种融合主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)的手写数字识别方法.由于PCA能减少不同特征间的相关性和冗余性,而LDA获得的特征子空间具有良好的判别能力,对PCA和LDA特征子空间进行融合能实现两者优势互补,提高手写字符分类性能.实验结果表明, 提出的方法能有效提高手写数字的识别率.     

一种基于LDA和FCM的BPA多模型软测量方法

模糊C-均值聚类(FCM)算法是数据预处理中常用的一种方法,但用这种方法进行数据聚类,各类别边界信息间往往存在干扰,模型精度不能得到很好改善。本文采用一种改进的线性判别分析(LDA)方法,用于扩大样本类别间的距离,使聚类更为精确。将FCM算法与改进的LDA算法结合提取样本特征,然后通过多模型融入到SVM算法中。通过对双酚A软测量建模的仿真研究表明该方法具有较好的效果。     

基于残差自然幂法的增量线性判别分析方法

提出了将增量线性判别分析问题(LDA)转化为两个增量主元分析(PCA)问题的算法框架.为加速算法的收敛速度,推导了增量LDA中训练样本的类内离散度矩阵和协方差矩阵的无损实时更新公式,并在此基础上提出了一种基于残差协方差矩阵的自然幂增量PCA算法.将该增量PCA方法与基于双PCA结构的增量LDA算法框架相结合,实现了数据...     

一种新的线性判别准则在人脸识别中的应用

针对Fisher线性判别分析(LDA)在进行人脸识别这种小样本问题分类时常常遇到类内散度矩阵Sw奇异,而无法直接应用的问题,提出一种新的线性判别准则,即:定义一个新的准则函数,在对类内散度矩阵无奇异性要求的情况下,找到此准则函数最优的权向量.应用此判别准则和Fisher LDA方法分别在ORL人脸数据库上选取40个人的图像进行识别率的测试,Fisher LDA方法的识别率为0.95,而本文方法的识别率可以达到0.955,优于Fisher LDA方法.     

基于Haar小波变换和关联加权的LDA方法

线性判别分析(LDA)是人脸识别系统中用来降维的主要技术之一,但却受到小样本问题的限制,从而使其不能有效发挥其性能.本文通过把权值的概念引入LDA之中,使关联加权LDA方法有效地改善了小样本问题,但是它的分类效果却并不理想.为了解决这个问题,本文提出了基于Haar小波的关联加权LDA方法,该方法在Haar小波子带基础上,应用关联加权LDA方法,既解决了小样本问题,又改善了分类的效果.利用ORL及FERET两大人脸数据库进行了实验,其结果表明与最先进的几种方法相比较,HWRW-LDA方法具有更好的识别性能.     

基于HAAR小波的关联加权LDA在人脸识别中的研究

线性判别分析(LDA)是人脸识别系统中用来降维的主要技术之一,可以运用于整个人脸图像,但却受到了小样本(small sample size,SSS)问题的限制。通过引入权值的概念,关联加权LDA(RW-LDA)方法有效地改善了小样本问题,但是,它的分类效果却不是很好。为了解决这个问题,提出了基于HAAR小波的关联加权LDA(related weighting LDA based onHAAR wavelet,HWRW-LDA)方法,在HAAR小波子带基础上,应用关联加权LDA方法,既解决了小样本问题,又改善了分类的效果。在ORL及FERET两大人脸数据库的实验结果表明,与最先进的几种方法相比较,HWRW-LDA方法具有更好的识别性能。     

改进的线性判别分析算法及其在人脸识别中的应用

提出了一种改进的线性判别分析(LDA)算法,能有效地解决传统LDA算法的两个局限,即小样本问题及在多类情况下传统的Fisher准则非最优．该算法还能提高某一(几)个指定类别的分类率．这种算法的关键在于使用不损失“有判别力信息”的方法来降维,同时在传统的Fisher准则中引入加权函数,得到与分类率直接相关的改进准则．在ORL人脸数据库上的比较实验结果证实了该算法的有效性．     

集中供热管网保温存在的问题

对大庆市某供热公司所管辖的40多公里供热管线的保温状况进行了现场测试,发现存在保温材料选取及保温层厚度设计不合理等问题.对供热管线进行了优化设计及保温改造.通过现场测试,对比分析了改造前后管道的散热损失,结果表明,改造后单位面积散热损失减少了90%.     

对新建本科院校实验教学的研究

本文分析了新建本科院校实验教学的现状,强调应整合实验室,实现“知识、能力、素质“的综合培养,分析指出实验教学方面应注意的几个问题.     

基于人脸和人耳的多模态生物特征识别

单一模式生物特征识别系统由于存在一些固有的局限性,有时难以满足实际应用的需求,本文提出了基于正面人脸和人耳信息融合的多模态生物特征识别方法.针对USTB人耳图像库和ORL人脸图像库,利用核Fisher鉴别分析方法分别进行了人耳识别、人脸识别和人脸人耳融合识别,融合策略包括图像层融合和特征层融合两种.识别结果表明基于人脸人耳信息融合的多模态识别的识别率优于单体的人耳或人脸识别.这说明融合多种生物特征的多模态识别可以提高身份认证的准确率,也为实现非打扰式识别提供了一种新的途径.     

用于人脸识别的张量图优化的Fisher判别分析

最近提出的图优化的Fisher判别分析(Graph-based Fisher Analysis,简称GbFA)具有很强的判别性能,并成功地应用于人脸识别。但GbFA需要将二维的人脸图像矩阵转化为向量,因此容易丢失像点的空间关系。为此,提出用于人脸识别的张量图优化线性判别分析(Tensor Graph-based Fisher Analysis,简称TGbFA)。该算法把二维的人脸图像矩阵看作二维张量数据,并通过GbFA方法迭代求得两个投影矩阵。在Yale和YaleB的人脸库的实验表明,TGbFA算法继承了GbFA的特性,与现有的张量线性判别分析算法相比,TGbFA具有较好的判别性能。     

基于特征抽取和SVM分类器的故障诊断

为了提高支撑向量机(Support Vector Machine,SVM)的性能,降低时间开销;提出一种基于特征提取的SVM算法,并将其用于汽轮发电机组的故障诊断;使用KFDA(Kernel Fisher Discriminant Analyst)算法提取汽轮发电机组数据的关键特征,并使用SVM分类器对特征数据集合进行分类检测;实验结果表明:算法是可行和有效的,在分类性能和训练时间上都得到了提高。     

基于改进R-LDA的ANN在人脸识别中的研究

面部识别(FR)系统可以自动识别或校验从数码相机或图像生成设备中获得的人脸图像。为了做到这点,要从所获图像中提取面部特征,并与人脸数据库中的数据进行比对。目前,几乎所有的FR都面临与面部视角相关的障碍,包括光照不足和低分辨率,这些问题使其识别率大为降低。提出了一种经过全新衡量的标准化参数,它基于FR系统,能够提高在某些环境约束下的识别率。该方法基于常见的正规线性判别分析(R-LDA),并且包含了具有突出分类能力的可以提高人脸识别率的人工神经网络(ANN)。改进的R-LDA算法解决了在所有FR中出现的小样本容量(SSS)问题,同时,ANN对于检测人脸的正面图像很有用处。在ORL及FERET人脸数据库上进行了实验,结果表明,与其它的常用方法相比较,取得了更好的识别效果。     

动态投入产出系统线性集结的二次型最优控制

本文讨论动态投入产出分析中的线性集结问题.对于具有多年时滞环节的动态投入产出经济系统,在原系统的最终产品作为外生变量即控制变量时。通过所构造的二次型性能指标,求出了使原系统的最终产品尽可能满足已规划的最终产品量时,集结偏差最小的条件.     

判别分析在土壤资源质量评价中的应用——以怀远县为例

本文试用判别分析法,利用计算机对怀远县土壤资源进行评价。选用12个典型土种,9个变量(即评价项目),并进行数字化。经多变量判别分析后,8个变量被入选而有效。然后选取最佳参数建立判别模式,对未知归属的土种进行判别归类,对典型土种的等级进行验证或适当调整。判别结果与经验评价分类完全一致。     

PAD编程技术在电分析化学实验中的应用

本文通过对两类电位分析法实验结果的PAD编程和计算机处理,讨论如何在电分析化学实验中应用软件工程方法——PAD编程技术进行结构化程序设计。     

完全正矩阵的一个判别方法

本文给出秩为3的n(n≥5)阶非负半正定矩阵为完全正矩阵的一个判别方法,从而部分地解决了[1]中所提出的问题。