基于小波变换的主元分析人脸图象识别

基于小波变换的主元分析人脸图象识别高西奇，周洪祥，何振亚（东南大学无线电工程系，南京２１００１８）人脸图象识别是模式识别领域的一个重要研究课题［１，２］，但是由于人脸虽有固定结构而无固定形状的特殊性，人脸的自动识别非常困难，特别是要求机器在学习之后能...     

彩色分量流形特征融合的人脸识别

对人脸图像RGB彩色空间三分量的非线性流形嵌入进行了分析,提出一种结合了流形学习技术和图像彩色信息的人脸识别方法。 该方法对人脸图像的彩色三分量分别采用局部线性嵌入（LLE）方法进行特征提取,提取的特征进行归一化处理和特征融合,采用线性判别分析（LDA）增加分类判别性,最后采用k最近邻法（kNN）进行分类。 该方法中提取的特征,能够保持人脸图像数据的非线性结构,同时利用了人脸图像的彩色信息。 对比实验结果表明,利用了彩色信息的三分量流形学习特征融合方法,比Fisherface特征灰度图像和单个彩色分量的人脸识别性能有所改善。      

一种基于综合智能计算的模拟电路故障诊断方法

文章针对目前模拟电路故障诊断中存在的容差和非线性特性所带来的诊断难点,提出了一种基于粗集-主成分分析的模拟电路故障诊断的方法。这种方法利用粗集理论属性约简、数据归一化、主成分分析对输入数据进行预处理,提取主要参数,然后利用神经网络对各种状态下的特征向量进行分类决策,实现模拟电路的故障诊断。对标准电路仿真结果表明:该方法能够实现快速故障检测与定位,具有准确率高的特点。     

基于Kernel PCA的人脸识别算法的探讨

扼要阐明抽取二维人脸图像特征方法并进行人脸识别,结合实验结果进行分析比较主元分析和核主元分析方法的优缺点,得出核主元分析方法在人脸识别算法中误识率低,解决了维数和小样本问题,能准确快速识别人脸的结论.     

基于PCA和LS-SVM的软测量建模与应用

针对工业过程中某些重要过程变量难以实现实时在线检测和高维数据处理的问题,提出了将主元分析与最小二乘支持向量机相结合的软测量建模方法,并利用该方法建立了工业阿维菌素发酵过程中的菌丝浓度软测量模型.主元分析方法的引入,有效地提高了最小二乘支持向量机软测量模型的精度和泛化能力.应用结果表明,该方法与基于径向基函数神经网络软测量模型相比具有有效性和优越性.     

游艇形态意象认知与感性设计研究

从游艇的形态美学入手研究人的感性认知与游艇的形态要素,通过意象尺度和感性工学的方法分析它们之间的关系,试图建立语意空间和感性设计概念模型,为游艇的造型设计提供参考依据,更好地服务于以消费者为市场导向的产品设计.     

十二种常用中草药中微量元素的主成分分析

在已有实验数据的基础上,采用主成分分析法,对12种常用活血化瘀类中草药微量元素与质量之间的关系进行综合评价。本文计算获得了3个主成分及相应的主成分方程,表明主成分分析和因子得分可以用于12种中草药质量的综合评价,分析结果可以为药品研制和应用提供科学依据。     

转炉冶炼过程中合金成分控制模型

通过对转炉冶炼过程脱氧和合金化过程的分析,采用参考炉次法处理合金元素收得率参数,并采用多元线性规划方法对合金化操作进行最优化计算,得到工程实用的脱氧和合金化控制模型·通过该模型的应用,可以保证按照各钢种成分要求实现准确、经济地进行转炉出钢时脱氧和合金化操作,使钢水成分达到要求范围,实现钢水的窄成分控制·     

基于主成分分析和投影寻踪的风电场项目综合评价

针对风电场项目在规划、投建、运行过程中牵涉因素众多,且存在重叠性或相关性,难以直接优化选择的问题,采用主成分分析和投影寻踪组合的方法综合评价风电场项目的经济效益,并选择出最优的风电场项目规划方案.研究表明,投影寻踪主成分分析方法既不减少评价指标的信息量又能简化运算,通过对原始变量一维投影的研究,寻求其中起主要作用的少数综合指标,得到的新指标是原始指标的线性组合.最后,把该综合评价模型应用到浙江舟山4座拟建的风电场项目中,结果表明该模型的合理性与科学性.     

基于优化ICA算法的高光谱矿物识别

混合像元是影响岩矿高光谱由定性解译向定量反演发展的关键因素之一.以往分离岩矿高光谱混合像元,需要先获得参与混合的端元数量及端元光谱,这在许多场合是难以做到的.独立成分分析可以在端元光谱、混合矩阵未知且没有任何先验知识的情况下,有效分离岩矿高光谱混合像元,只要端元光谱是非高斯性信号且满足统计独立性.它实现了矿物识别,并为矿物丰度反演及成分识别打下了基础.通过引入调整因子,改善独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)算法的收敛性.当参与混合的端元光谱相似度较高或者端元光谱的非高斯性较低时,岩矿高光谱混合像元的分离精度将受到影响.