二维主成分分析

作品数：227被引量：838H指数：12
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一种用于薄层识别的2DPCA约束小波变换方法被引量：1
《地球物理学进展》2024年第6期2318-2327,共10页聂荣 许辉群 赵娅松 
中国石油天然气股份有限公司勘探开发研究院地球物理重点实验室开放基金资助课题“考虑标签与网络适应性的高分辨率地震波阻抗反演技术”(2022-KFKT-25)资助。
时频分析是研究薄层重要方法之一,时频分析技术根据地震响应的时频变化规律来研究薄层结构,但频域中地震薄层响应特征的分辨率受限,笔者构建一种基于二维主成分分析(Two Dimensional Principal Component Analysis, 2DPCA)约束同步挤压...
关键词：同步挤压小波变换 二维主成分分析 2DPCACSWT 时频分析 薄层 
任意三角形结构2DPCA在水下光学图像识别中的应用
《电子测量与仪器学报》2024年第12期43-53,共11页陈璇 毕鹏飞 胡志远 
江苏省基础研究计划基金(BK20220452)项目资助。
在实际应用中,受观测条件和采集场景等诸多因素的综合作用,水下光学图像通常呈现出高维小样本的特性,与此同时,这类图像还极易伴随着各类噪声信息的干扰。导致许多降维方法在其识别过程中的鲁棒表现力不足。为解决上述问题,提出一种创...
关键词：二维主成分分析 任意三角形结构 鲁棒距离度量 水下光学图像识别 降维 
基于增量行列二维主成分分析的深度子空间网络
《光电子．激光》2024年第12期1284-1291,共8页毕洪旭 王肖锋 
国家重点研发计划(2018AA0103004);天津市科技计划重大专项(20YFZCGX00550)资助项目。
主成分分析网络(principal component analysis network,PCANet)是一种基于卷积神经网络模型进行简化的深度子空间网络模型。针对PCANet在卷积核提取过程中无法对图像样本进行实时处理的问题,本文提出了一种基于增量行列二维主成分分析...
关键词：主成分分析网络(PCANet) 增量方法 特征提取 人脸识别 
基于深度子空间学习的焊缝缺陷检测方法被引量：1
《计算机集成制造系统》2024年第1期90-102,共13页李进军 王肖锋 葛为民 
国家重点研发计划资助项目(2017YFB1303304);天津市科技计划重大专项资助项目(17ZXZNGX00110)。
主成分分析网络(PCANet)是一个基于简化的卷积神经网络的深度子空间学习模型。针对PCANet算法应用于焊缝缺陷检测时无法体现数据完整结构信息、对噪声较敏感等问题,在PCANet的基础上提出一种鲁棒非贪婪双向二维PCANet(RNG-BDPCANet)焊...
关键词：焊缝缺陷 主成分分析网络 深度学习 二维主成分分析 鲁棒性 范数 
基于2DPCA的动态脑网络特征提取方法
《信息技术与信息化》2023年第10期151-156,共6页韩忠伟 陈虹洁 孟庆岩 郑晓坤 
基于静息态功能磁共振图像构建动态脑网络是神经精神疾病诊断和生理标志物探索领域普遍使用的脑网络构建方法。然而,动态脑网络特征在分类实验中潜在的“维度过高”和“时序不匹配”问题使实验结果精度不高。为了克服以上问题,提出了基...
关键词：静息态功能磁共振图像 动态脑网络 二维主成分分析 自闭症谱系障碍 
基于F范数的二维主成分分析算法及焊缝表面缺陷识别研究被引量：1
《光电子．激光》2023年第8期872-881,共10页方建雄 王肖锋 王成林 
国家重点研发计划(2018AAA0103004);天津市科技计划重大专项(20YFZCGX00550)资助项目。
针对传统二维主成分分析(two-dimensional principal component analysis,2DPCA)算法应用于焊缝表面缺陷识别中存在重构性能及鲁棒性较弱等问题,本文将最大化投影距离和最小化重构误差引入到目标函数中,提出了一种基于F范数的非贪婪二...
关键词：二维主成分分析(2DPCA) 焊缝表面缺陷 特征提取 缺陷识别 
基于GASF与MSVM的放射性核素识别方法被引量：2
《西南科技大学学报》2023年第2期78-84,共7页周思益 张江梅 刘灏霖 冯兴华 张草林 
国防基础科研计划(JCKY2020404C004)。
提出了一种基于格拉姆角和场(GASF)与基于Mahalanobis距离的支持向量机(MSVM)的核素识别方法。将核素γ能谱数据视为一维序列,利用GASF方法将能谱数据二维化,再利用双向二维主成分分析对二维化能谱数据进行降维以进行特征提取,设计MSVM...
关键词：Γ能谱 核素识别技术 格拉姆角和场 双向二维主成分分析 MAHALANOBIS距离 支持向量机 
广义余弦二维主成分分析被引量：7
《自动化学报》2022年第11期2836-2851,共16页王肖锋 陆程昊 郦金祥 刘军 
国家重点研发计划(2018AAA0103004);天津市科技计划重大专项(20YFZCGX00550)资助。
主成分分析(Principal component analysis,PCA)是一种广泛应用的特征提取与数据降维方法,其目标函数采用L2范数距离度量方式,对离群数据及噪声敏感.而L1范数虽然能抑制离群数据的影响,但其重构误差并不能得到有效控制.针对上述问题,综...
关键词：二维主成分分析 广义余弦模型 鲁棒性 范数 降维 
图像化数据驱动的电力系统暂态稳定性在线评估方法被引量：14
《智慧电力》2022年第11期17-24,共8页彭鑫 刘俊 刘嘉诚 李雨婷 刘晓明 赵誉 
国家重点研发计划资助项目(2021YFB2400800)。
目前电力系统暂态稳定性评估(TSA)大多采用标准算例生成的数据集,然而实际电网的母线、发电机、线路等电力元件的数量巨大,难以实现评估模型的实时监视和在线更新;而现有降维方法常常遗漏重要信息,导致预测精度下降。提出一种图像化数...
关键词：暂态稳定性评估 卷积神经网络 二维主成分分析 在线评估 
三维荧光光谱结合2DPCA-SSA-GRNN对柴油占比的检测被引量：7
《中国激光》2022年第18期169-176,共8页陈晓玉 杜雅欣 刘亚茹 孔德明 
国家自然科学基金(62173289)。
柴油和生物柴油混合油液三维荧光光谱中的荧光峰较多,导致混合油液的主要特征峰不明显,而且随着柴油占比的减少,三维荧光光谱的最大荧光强度位置会发生偏移,荧光强度与柴油占比不满足线性关系。因此,检测混合油液中的柴油占比较为复杂...
关键词：光谱学 三维荧光光谱 二维主成分分析 柴油 广义回归神经网络 麻雀搜索算法 
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