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  • 【期刊】 基于加权核独立成分分析的故障检测方法  

    刊名:《控制与决策》 作者:韩敏 ; 张占奎 关键词:加权核独立成分分析 ; 核密度估计 ; 贡献度 ; 局部离群因子 ; 故障检测 机构:大连理工大学控制科学与工程学院 ; 大连理工大学控制科学与工程学院 年份:2016
    摘要:针对核独立成分分析故障检测时忽略各独立成分分量对系统故障贡献度的差异,提出一种基于加权核独立成分分析的故障检测方法.使用核独立成分分析提取过程变量的独立成分,根据核密度估计衡量各独立成分分量对系统故障的贡献度,对各独立成分分量赋予不同权重,突出包含有用信息的独立成分分量,引入局部离群因子在特征空间构造统计量进行故障检测.基于数值仿真和Tennessee Eastman数据集的仿真结果表明了所提出方法的优越性.
  • 【期刊】 基于加权核独立成分分析的故障检测方法

    刊名:控制与决策 作者:韩敏 ; 张占奎 关键词:加权核独立成分分析 ; 核密度估计 ; 贡献度 ; 局部离群因子 ; 故障检测 机构:大连理工大学控制科学与工程学院 ; 大连理工大学控制科学与工程学院 年份:2016
    摘要:针对核独立成分分析故障检测时忽略各独立成分分量对系统故障贡献度的差异,提出一种基于加权核独立成分分析的故障检测方法.使用核独立成分分析提取过程变量的独立成分,根据核密度估计衡量各独立成分分量对系统故障的贡献度,对各独立成分分量赋予不同权重,突出包含有用信息的独立成分分量,引入局部离群因子在特征空间构造统计量进行故障检测.基于数值仿真和Tennessee Eastman数据集的仿真结果表明了所提出方法的优越性.
  • 【期刊】 基于多尺度核独立成分分析的柴油机故障诊断

    刊名:振动.测试与诊断 作者:刘敏 ; 李志宁 ; 张英堂 ; 范红波 ; 詹超 关键词:核独立成分分析 ; 奇异值能量标准谱 ; 固有时间尺度分解 ; 故障敏感频带 ; 柴油机故障诊断 机构:军械工程学院七系 ; 军械工程学院七系 ; 西安军事代表局驻803厂军事代表室 年份:2017
    摘要:为提高利用缸盖振动信号进行柴油机故障诊断的精度和速度,提出了一种基于多尺度核独立成分分析提取故障敏感频带的柴油机故障诊断方法。首先,提出奇异值能量标准谱对缸盖振动信号中的微弱冲击特征进行增强;然后,对信号进行固有时间尺度分解,并基于相关性准则选择有效频带分量;最后,利用核独立成分分析消除有效频带之间的频带混叠,得到故障敏感信息集中的独立频带,并计算其自回归模型(auto regression model,简称AR)参数、模糊熵和标准化能量矩作为特征向量输入核极限学习机(kernel extreme learning machine,简称KELM)进行柴油机故障诊断。试验分析结果表明,该方法可以快速准确地提取缸盖振动信号中的柴油机故障敏感频带,增强故障敏感特征,故障诊断准确率达到99.65%。
  • 【期刊】 基于改进的动态核独立成分分析的故障监测

    刊名:工业控制计算机 作者:董哲 ; 刘文娟 关键词:动态核独立成分分析 ; 自回归 ; 增广矩阵 ; 快速ICA 机构:北方工业大学电气与控制工程学院 ; 北方工业大学电气与控制工程学院 年份:2017
    摘要:随着现代工业自动化设备中计算机技术与传感器技术的快速发展和广泛应用,基于数据驱动的故障诊断方法也获得了进一步的发展.由于实际工业过程数据的非高斯性、非线性和时序性,为了解决工业过程出现的这一问题,提出一种基于改进的动态核独立成分分析方法.首先,通过对自回归模型中测量矩阵引入时滞参数得到一个适用于动态系统的增广矩阵;然后,选择核函数,计算核矩阵,将增广矩阵映射到高维空间进行白化;最后,利用改进的快速ICA方法提取出独立成分实现对新的测试数据进行在线监测.实验结果表明,该方法具有不错的效果.
  • 【期刊】 基于核独立成分分析的发酵过程在线监测方法

    刊名:北京化工大学学报(自然科学版) 作者:祝元春 ; 于涛 ; 王建林 ; 赵利强 关键词:核独立成分分析 ; 发酵过程监测 ; 监测指标 ; 青霉素模型 机构:北京化工大学信息科学与技术学院 ; 北京化工大学信息科学与技术学院 年份:2014
    摘要:提出了一种基于核独立成分分析(KICA)的发酵过程在线监测方法,该方法结合了发酵过程数据的特点,采用了一种新的过程监测指标Us2,对发酵过程数据各时刻独立分量与该时刻所有批次独立分量均值的偏差信息进行特征提取,具有较强的抗干扰能力。青霉素发酵检测的实验结果表明,采用新监测指标的发酵过程监测方法能更好的识别较小的故障,降低漏报率,提高发酵过程在线监测的准确性。
  • 【期刊】 行列分块的核独立成分分析的人脸识别方法

    刊名:电视技术 作者:彭磊 ; 王福龙 关键词:核独立成分分析 ; 人脸识别 ; 独立成分分析 ; 分块核独立成分分析 ; 行列分块核独立成分分析 机构:广东工业大学应用数学学院 ; 广东工业大学应用数学学院 年份:2012
    摘要:提出一种行列分块的核独立成分分析(RC-KICA)的人脸识别方法。RC-KICA先对人脸图像矩阵按行列分块;然后对训练样本集依次进行行和列的核独立成分分析,得到左右解混矩阵;最后把训练样本子块投影到解混矩阵构成的特征空间进行特征提取及分类识别。RC-KICA更大程度地降低了样本维数,更好地解决了KICA高维小样本的缺陷。在YALE人脸库上的实验结果表明RC-KICA优于KICA和B-KICA。
  • 【期刊】 基于核独立成分分析的舰船光尾流信号提取

    刊名:光学与光电技术 作者:万俊 ; 张晓晖 ; 饶炯辉 ; 江萍 关键词:核独立成分分析 ; 舰船尾流 ; 后向散射 ; 激光水下探测 机构:海军工程大学兵器工程系 ; 海军工程大学兵器工程系 ; 华中科技大学光电子科学与工程学院 年份:2012
    摘要:舰船尾流的激光探测是一种新的鱼雷制导手段。水体的后向散射光信号是舰船尾流后向散射光信号检测的常见干扰,由于其在频域十分接近且信号强度大于尾流信号,因此难以用传统方法提取有用的尾流信号。针对这一问题,提出了一种基于盲源分离的处理方法,将核独立成分分析技术应用于舰船尾流后向散射光信号的提取。介绍了核独立成分分析的基本原理和具体算法,进行了仿真计算,并与传统独立成分分析算法进行比较。结果表明在盲源信号分离中,基于核空间的独立成分分析与其他独立成分分析算法相比更具有准确性。最后应用该方法对海上实验数据进行处理,提取出了舰船尾流信号,取得了良好的效果,验证了该算法的有效性。
  • 【期刊】 基于核独立成分分析的声信号去噪方法

    刊名:传感器与微系统 作者:杨旭 ; 张学渊 ; 李宝清 关键词:核独立成分分析 ; 独立成分分析 ; 无线传感侦查网络 ; 声信号 ; 降噪 机构:中国科学院上海微系统与信息技术研究所无线传感网络实验室 ; 中国科学院上海微系统与信息技术研究所无线传感网络实验室 年份:2011
    摘要:野外环境无线传感侦查网络中的声识别技术面临着复杂的自然环境噪声的挑战,尤其是由强风噪声造成的影响。独立成分分析(ICA)方法是一种能够较好地解决这种复杂环境去噪的方法。引入一种基于核方法的非线性ICA方法——核独立成分分析(KICA)。基于该算法,针对强风噪声的特性,设计一种应用于单声传感器降噪的方案。通过降噪仿真实验,对KICA与ICA的典型算法快速ICA算法进行比较。实验结果表明:在以均方误差作为指标的降噪性能和实际分类识别率两方面,KICA算法相较于快速ICA算法对于该种强噪声具有更为优秀的降噪效果。
  • 【论文】 盲源信号分离中的核独立成分分析算法研究

    作者:郭琳 关键词:核独立成分分析 ; 盲源信号分离 ; 小波核函数 ; 遥感 ; 分类 机构:兰州交通大学 ; 兰州交通大学 年份:2013
    摘要:BSS(Blind Source Separation,盲源信号分离)是指在缺少关于源信号以及混合过程的先验条件,或是在此类先验条件极少的条件下,从一组混合信号中将源信号分离出来的信号处理过程。ICA(Independent Component Analysis,独立成分分析)是求解BSS问题最重要的方法之一。作为一种半参数模型,ICA求解的关键在于特定非线性经验对比函数的选取,而现有的经典ICA算法在这方面具有局限性。核方法借助核函数的映射,在特征空间中对问题进行求解,具备灵活的非参数特点,将其应用到BSS问题求解中可以获得更加精确与鲁棒的结果。 同时,核函数与超参数的选取对于核方法的性能影响很大。小波核函数具有近似正交,适用于信号局部分析的优点。而将KGV(Kernel Generalized Variance,核广义方差)作为对比函数在全局谱范围内进行分析,具备理想的数学性质。结合二者优势,本文给出了一种WKGV-KICA(Wavelet Kernel Generalized Variance Kernel Independent Com-ponent Analysis,小波核广义方差的核独立成分分析)算法,并通过实际的BSS问题验证了该算法的有效性。 本文主要的研究内容包括以下几个方面: (1)对数据的预处理过程,以及经典的基于最大化非高斯性的ICA算法,基于最大化似然估计的ICA算法,基于最小化互信息的ICA算法进行了研究。 (2)在对CCA(Canonical Component Analysis,典型相关性分析)以及信息论进行研究的基础上,对基于KCCA(Kernel Canonical Component Analysis,核典型相关性分析)的KICA算法以及基于KGV的KICA算法进行了深入研究。同时,通过构造平移不变小波核函数,结合KGV理论,给出一种新颖的WKGV-KICA算法。 (3)将WKGV-KICA算法应用在传感器多信息源检测,混合语音信号分离,图像的恢复与理解,FECG(Fetal Electrocardiogram,胎儿心电图信号)检测四个宽范围的BSS实验中,验证了WKGV-KICA算法的有效性。 (4)将WKGV-KICA算法应用在多光谱遥感图像特征提取中。在相同特征提取波段数条件下,WKGV-KICA算法能够保留更多的原始图像信息,进一步地提高了遥感图像目标分类的精度。
  • 【论文】 基于核独立成分分析的发酵过程监测方法研究

    作者:祝元春 关键词:核独立成分分析 ; 发酵过程 ; 过程监测 ; 噪声处理 ; 监测指标 机构:北京化工大学 ; 北京化工大学 年份:2013
    摘要:生物发酵过程是生物工程以及现代生物技术产业化的基础。由于发酵生产的不稳定性、菌体的遗传变异性以及生产设备故障等,都会使发酵产物质量下降,因此迫切需要对发酵过程进行准确的过程监测。发酵过程数据存在较强的非线性,且实际生产数据大多服从非高斯分布,核独立成分分析算法采用核的方法对数据进行非线性处理,且该方法能对非高斯分布的数据进行有效处理,满足发酵过程数据的特征要求。因此,研究基于核独立成分分析的发酵过程监测方法具有重要的理论意义和现实应用价值。 本文基于核独立成分分析算法原理,提出一种基于核独立成分分析的过程监测方法,该方法采用了一种新的监测指标,提取了各个时刻的独立元与该时刻各批次独立元均值的偏差信息;提出一种采用基于核独立成分分析的发酵过程监测方法,结合了发酵过程三维数据批次多、数据维数大、噪声累积较强的特点,采用自适应小波对发酵过程数据进行了噪声处理。基于Pensim2.0青霉素仿真模型,实现了发酵生产过程的有效监测。 实验研究表明,采用新监测指标的发酵过程监测方法对微小故障更为敏感、识别能力更强,克服扰动的能力更强;采用自适应小波进行噪声处理以后,提高了监测模型的精度,监测结果更准确。采用新监测指标的核独立成分分析发酵过程监测方法,有效提取出了发酵过程数据的特征,对发酵过程进行了准确的监测,降低了误报率和漏报率,为发酵生产提供了一种有效的过程监测方法。
  • 【论文】 分块核独立成分分析的人脸识别方法研究

    作者:彭磊 关键词:核独立成分分析 ; 人脸识别 ; 独立成分分析 ; 分块 机构:广东工业大学 ; 广东工业大学 年份:2012
    摘要:本文利用人脸图像分块的思想,结合核独立成分分析,提出基于列分块的核独立成分分析的人脸识别方法。基于列分块的核独立成分分析方法先将人脸图像按列分块,得到新的样本空间,然后在新的样本空间中进行核独立成分分析提取人脸特征进行识别。实验表明,基于列分块的核独立成分分析方法通过降低样本维数增加样本个数,在一定程度上解决了高维小样本问题,较传统的核独立成分分析方法,能更好的提取到人脸的局部特征,具有更好的识别性能。 通过改进基于列分块的核独立成分分析的人脸识别方法,本文又提出行列分块的核独立成分分析的人脸识别方法。行列分块的核独立成分分析方法先将人脸图像按行列进行分块并重组,得到新的样本空间,然后依次进行行的核独立成分分析和列的核独立成分分析处理,最后通过求解左右解混矩阵提取人脸特征进行识别。实验表明,行列分块的核独立成分分析方法,依次对训练样本进行行和列的核独立成分分析处理,较好的消除了样本之间的相关性,取得更好的识别效果,具有更好的鲁棒性。
  • 【论文】 基于核独立成分分析的图像去噪

    作者:任亚平 关键词:核独立成分分析 ; 图像去噪 ; Hopfield网络 ; 核方法 ; 图像重构 机构:华南理工大学 ; 华南理工大学 年份:2011
    摘要:本文主要研究图像去噪的相关问题。由于数字图像含有噪声,是非线性变化的,核独立成分分析去噪方法能有效地处理非线性问题,在高维空间构造线性判别函数。对数据进行线性处理,不仅降低了计算的复杂度,还对非线性问题进行了有效处理。将独立成分分析方法与核方法结合来处理图像去噪问题将使得去噪算法对噪声图像具有较强的适应能力。对于重构后得到的低噪声图像,利用Hopfield网络对噪声的不敏感性,非数字区域的误判概率很小,这里指非数字区域像素值对应到原图像后错判为数字区域像素值的概率很小,可以进一步完善图像信息,保留图像的边、线、尖角等细节信息。图像去噪包括两个关键步骤:图像从原样本空间到特征空间的映射和从特征空间返回原空间的图像重构。针对这两部分内容,本文的主要研究工作如下: 第一、考虑图像从原样本空间到特征空间的映射过程。本文在研究独立成分分析(Independent Component Analysis, ICA)理论的基础上,将ICA理论与“核方法”相结合也就是用核独立成分分析理论来解决图像去噪问题。该方法的基本思想是将“核方法”引入到独立成分分析中,即把输入样本空间通过非线性变换映射到一个特征空间,然后在特征空间中首先用主成分分析降维,在没有更多维数需要减少时使用ICA算法得到独立特征分量。 第二、考虑图像从特征空间重构回原样本空间的过程。本文将特征空间样本用多尺度分析方法重构回原空间,并在此基础上加入了Hopfield网络数据恢复算法。该方法有效地识别出数字区域与非数字区域。对于数字区域,标记为核独立成分分析去噪后图像的像素值;对于非数字区域像素值赋值为1,即标记为空白区域。从而可以进一步提高图像质量,保留图像的细节信息。
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