基于主成分分析法的电潜泵故障诊断

电潜泵（Electric Submersible Pump,ESP）举升技术在非自喷高产井和高含水井中应用广泛,ESP在生产过程易发生故障,进而导致作业中断,造成严重经济损失。如何有效利用传感器、数据采集系统,SCADA系统实时采集的ESP系统生产数据,对ESP的工作状态进行提前预估至关重要。采用主成分分析法（PCA）对泵实时生产数据进行研究分析,根据电潜泵生产数据之间线性组合进行特征提取,降低生产数据的维度,创造新的主元空间,用很少的主元重新评估ESP生产系统,得出ESP井故障原因并预估ESP剩余使用寿命。主成分分析采用霍特林平方统计算法和平方误差分析算法建立诊断模型,该模型可以预估ESP剩余作业时间并确定泵出现故障的主因。以渤海油田为例,对ESP井实时数据进行主成分建模,预测泵故障的主因及故障时间,对比ESP实际生产作业时间,验证PCA进行故障诊断的可行性。证明PCA作为模式识别的一种方法可以有效监测ESP健康状况,预测ESP故障的主因。     

基于主成分分析的碳酸盐岩裂缝识别方法

裂缝识别对碳酸盐岩储层的勘探开发具有重要意义,现有的基于常规测井资料的裂缝识别方法易受工况影响、可靠性低,而成像测井成本较高。本文提出了一种基于声波测井资料的碳酸盐岩地层裂缝综合识别方法,具有低成本、高精度的特点。根据多种裂缝识别方法对常规声波测井资料进行计算分析,在此基础上基于主成分分析法对不同方法的裂缝识别结果进行综合考量、降维分析,消除不同裂缝识别方法之间存在的偏差以及工况的影响,实现地层裂缝的精准预测。采用该方法对顺北地区奥陶系碳酸盐岩地层进行了裂缝识别,识别结果与岩心情况吻合良好,表明基于主成分分析的碳酸盐岩地层裂缝识别方法准确可靠,能够为碳酸盐岩储层的安全高效钻探开发提供有效支撑。     

基于核主成分分析的虹膜识别方法

提出了一种新的虹膜识别方法,利用核主成分分析(KPCA)提取虹膜的纹理特征,采用竞争学习机制进行识别。实验结果证明采用该方法的虹膜识别系统识别率高、环境适应性强、运行时间短,在虹膜识别中具有良好的应用价值。     

基于核主成分分析的虹膜识别方法

阐述虹膜作为生物测定学特征用于身份识别具有得天独厚的优势,虹膜识别在场所或资源的安全控制等方面具有重要的应用价值.提出一种新的虹膜识别方法,该方法利用核主成分分析(KPCA)提取虹膜的纹理特征,通过竞争学习寻找其中最优的KPCA特征,形成虹膜编码,最后通过计算编码之间的方差倒数加权欧氏距离对虹膜进行识别.实验结果表明,该方法计算速度快,提取特征的效果好,对环境的适应性强,可用于实际的身份鉴别系统.     

主成分分析在震动信号目标识别算法中的应用

为了改进基于震动信号的地面运动目标识别算法,提出了一种基于主成分分析（PCA）的2次特征提取算法.首先对地面运动目标引起的震动信号进行目标特性分析,提取多维的特征值;然后利用主成分分析方法对众多的特征值进行分析,去除特征值之间的相关性,提取综合特征值并应用于分类器,得到目标识别结果.基于实地采集的地面运动目标的震动信号进行实验,结果表明：该方法有效地减少了特征值的维数和相关性,降低了分类器训练的难度和训练时间,同时提高了目标的正确识别率.     

主成分分析法在课程设置中的应用

课程设置采用主成分分析法，以实际的学生成绩为应用对象，通过计算得到了相互无关的综合指标，并对结果进行了恰当的分析，得到了与实际相符的结论。     

主成分分析法在商业银行绩效评价中的应用

目前商业银行的绩效评价体系存在一些缺陷,主要表现在评价指标过多,指标具有明显的相关性,指标权重赋值具有明显的主观性和固定性,指标体系缺乏动态性等。本文在传统绩效评价的基础上,引入主成分分析方法,旨在利用主成分方析,对原评价体系进行简化指标,客观赋值和动态评价的优化。     

主成分分析法在农村电气化发展中的应用

在阐明主成分分析法原理的基础上,以浙江省农村电气化的近20种技术经济指标,进行主成分计算和分析,获得影响农村电气化发展的关健因素。并以此预测我国农村电气化发展方向。     

一种鲁棒的概率主成分分析方法

针对传统主成分对实际样本的奇点不敏感的缺陷,提出了一种鲁棒概率主成分分析(RPP-CA)方法.首先引入连续的决策变量构造新能量函数,将事先给定的硬门限改为自适应确定的软门限,门限值由样本自动确定,再计算概率主成分进行特征提取.与线性主成分分析(LPCA)和概率主成分分析(PPCA)方法相比,RPPCA方法更为实用,有效地减小了奇点的影响,显示出比PPCA更强的稳健性,也扩大了实用范围.实验结果表明,RPPCA方法的分类准确率比LPCA方法平均提高了3.2%,比PPCA方法平均提高了0.7%.     

运用主成分分析法预测人才需求

经济发展和经济结构调整影响着人才的需求和结构变化，人才资源与经济增长密切相关。运用主成分分析法对天津市人才需求情况进行分析，指出人才对经济发展的重大作用，改变人才培养模式，提高人才培养数量和质量的重要性。     

基于心电信号的身份识别系统研究

介绍了心电信号身份识别系统的设计方案。分析了双电极心电信号检测电路和心电信号小波距离身份判别算法。在Matlab软件平台下编程实现心电信号数字滤波、周期分割、样本建库以及身份识别。通过对34个人的心电样本进行测试,获得了91.2%的识别结果。     

基于Matlab的主成分分析方法(PCA)的实现

由于入侵检测数据集中的信息均为高维特征向量,因此需要在大规模的分类识别过程中解决特征提取问 题．本文基于Matlab工具,采用主成分分析(PCA)方法较好地解决了这一问题．     

基于邻接谱主分量分析的肿瘤分类方法

基于谱图理论展开针对基因表达谱数据的分类研究,将反映图结构的特征表示引入到基因表达谱数据分类中,从而高维空间离散点分布问题便可以转化成为具有结构信息的图问题.文中对基因表达谱数据样本点构造高斯权邻接矩阵,SVD分解后,采用特征记分准则进行筛选,找出最大限度区分肿瘤样本与正常样本的主分量作为样本特征,输入KNN分类器进行分类,通过对白血病两个亚型(ALL与AML)与结肠癌表达谱数据进行实验,证明了文中方法的可行性与有效性.     

基于HRTF和主成分分析的声源定位研究

传统双麦克风阵列在进行声源定位时有误差大、范围小,易产生前后镜像声源的混淆等缺点,而人的双耳却可以较准确地判断三维空间的声源方向.根据双耳定位原理,本文提出了一种基于HRTF和主成分分析的声源定位方法.利用具有双耳特性的双麦克风接收声信号,采用相关法辨识不同方位双耳特性差异并和HRTF数据库计算得到的真实值比较完成声源定位.仿真实验证明,提出的方法能有效进行三维空间的声源定位,突破了传统双麦克风的声源定位限制,引入主成分分析节省了定位所用数据的存储空间,为方案的实时实现提供了依据.     

基于主成分分析的实验室比对中检测能力的综合评价

在实验室间比对Z值的基础上,利用主成分分析法,将9个参数的Z值通过降维,提取了反映综合检测能力的4个主成分,对参加比对的5个实验室加权评分,客观地评价了不同实验室综合检测能力并进行了排名,同时分析出每个主成分对应的参数.     

基于主分量分析的形状特征提取及识别研究

主分量分析(PCA)是统计学中分析数据的一种有效的方法,可以将数据从高维数据空间变换到低维特征空间,因而可以用于数据的特征提取及压缩等方面。在该文的形状识别系统中,用PCA法提取图像的形状特征,能够较好地满足识别层的输入要求。在识别层研究了3种识别方法:最近邻法则、BP网络及协同神经网络方法,均取得了满意的实验效果。     

基于短时心电信号的身份识别方法

为了提高基于短时(1 s)心电信号进行身份识别的准确率,本文提出了一种残差块的一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural network,1D-CNN)的短时心电信号身份识别方法。该方法采用快捷连接设计以解决深层卷积网络随着卷积层数增加而性能退化的问题,并通过增加卷积层数和卷积核数量来保证网络能够更充分地提取特征,进而提升网络的分类性能。本文方法在两个公开数据库心电数据库(electrocardiogram identification database,ECG-ID)和德国联邦物理技术研究院心电图诊断数据库(physikalish-technische bundesanstalt diagnostic ECG database,PTB)进行了实验,当采用一个心动周期(大约1 s)信号进行身份识别时,准确率分别达到了97.963%和99.359%。实验结果表明本文方法可以有效地提高短时心电信号的身份识别的准确率。     

基于主成分分析的那曲地区融水侵蚀强度评价

选取风速、日照、气温年较差、相对湿度、坡度、坡向、植被盖度、土壤可蚀性K值、海拔和冰川积雪变化因子作为西藏那曲地区融水侵蚀强度评价的影响因子,运用主成分分析方法提取融水侵蚀的主要影响因素,并计算不同环境背景条件下的融水侵蚀强度因子,利用GIS技术对那曲地区融水侵蚀进行分级评价,分析那曲地区融水侵蚀分布特征。结果显示,融水侵蚀主要影响因素分别是地形地貌因素、气候因素、土壤因素和冰川积雪变化因素。那曲地区融水侵蚀分级结果表明,研究区融水侵蚀各强度等级所占面积由大到小依次为微度(40%)、极强度(24%)、中度(16%)、轻度(8%)、剧烈(7%)、强度(5%)。     

基于核主成分分析和支持向量机的飞机舱音信号识别

为了提高飞机事故原因的调查准确性与实时性,提出了一种基于核主成分分析和支持向量机的舱音背景声识别方法.首先提取和分析了飞机驾驶舱话音记录器中所记录背景声信号的特征参数,然后分别以多项式核函数、sigmoid核函数和高斯核函数3种核函数作为内积,对3种核函数的降维特性进行了对比分析,最后将核方法与支持向量机结合,实现对舱音背景声的分类识别.实验结果表明:通过基于不同核函数的主成分分析方法与支持向量机的结合比较,确定以高斯核函数为内积的SVM分类方法具有较好的分类效果.