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基于多维时空的NPCA-PSR-IGM(1,1)组合模型的短时交通流预测 被引量:3
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作者 殷礼胜 高贺 +2 位作者 魏帅康 孙双晨 何怡刚 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第4期1035-1041,共7页
针对城市短时交通流序列非线性和混沌性的特点,为提高短时交通流的预测精度,该文提出一种基于多维时空的非线性主成分分析(NPCA)和相空间重构(PSR)的改进灰色(IGM(1,1))组合预测模型。首先,使用数据相关性的非线性主成分分析算法对多维... 针对城市短时交通流序列非线性和混沌性的特点,为提高短时交通流的预测精度,该文提出一种基于多维时空的非线性主成分分析(NPCA)和相空间重构(PSR)的改进灰色(IGM(1,1))组合预测模型。首先,使用数据相关性的非线性主成分分析算法对多维交通流量序列进行时空降维,同时保留影响预测点的主要交通流量数据,从而提高建模的精确度;其次,利用多维时空交通流量序列相空间重构放大交通流量内部的细微特征,以使其内在规律得以充分展现,进一步提升预测精度;最后,结合背景值改进的灰色模型适应于线性、非线性以及所需数据少的特点,进行短时交通流预测。实验结果表明,NPCA-PSR-IGM(1,1)组合预测模型的平均相对误差相比NPCA-PSR-GM(1,1)组合预测模型减小3.12%,其标准偏差相对PCA-PSR-IGM(1,1)组合预测模型从15.7091下降到2.0589。同时与最新的预测模型相比,该组合预测模型也提高了预测精度,达到了较好的预测效果。 展开更多
关键词 短时交通流预测 多维时空 非线性主成分分析 相空间重构 改进灰色模型
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Windows NT下的软件测试工具──NPCA
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作者 姬孟洛 刘雪清 《软件世界》 1997年第9期74-74,共1页
关键词 软件测试工具 npca WINDOWS-NT
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基于NPCA供电企业服务能力指数研究
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作者 孟祥君 张伟昌 刁柏青 《山东电力技术》 2016年第8期38-41,53,共5页
提出非线性主成分分析(NPCA)供电企业服务能力指数(SCI)的研究方法,建立了跨平台、跨业务部门的评价服务能力指标体系,运用非主观判别法NPCA构建供电服务能力指数分析模型,实现服务能力的量化考量,最后通过山东省不同地市为实例进行研究... 提出非线性主成分分析(NPCA)供电企业服务能力指数(SCI)的研究方法,建立了跨平台、跨业务部门的评价服务能力指标体系,运用非主观判别法NPCA构建供电服务能力指数分析模型,实现服务能力的量化考量,最后通过山东省不同地市为实例进行研究,验证评价模型的有效性。 展开更多
关键词 供电服务 指标体系 非线性主成分分析 服务能力指数
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DSCF:一种面向Wi-Fi 8的动态频谱协同优化框架
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作者 陈建祥 《电脑知识与技术》 2025年第30期72-75,共4页
针对高密度Wi-Fi网络中频谱干扰严重且利用率低下的问题,本文基于下一代Wi-Fi 8的频谱调度技术,提出了一种DSCF动态频谱协同框架,通过AP内置的智能决策引擎,对非主信道接入、动态子带操作等新机制进行协同调度与自适应控制。NS-3仿真结... 针对高密度Wi-Fi网络中频谱干扰严重且利用率低下的问题,本文基于下一代Wi-Fi 8的频谱调度技术,提出了一种DSCF动态频谱协同框架,通过AP内置的智能决策引擎,对非主信道接入、动态子带操作等新机制进行协同调度与自适应控制。NS-3仿真结果表明,与802.11be基线相比,所提框架在典型高密场景下,可将网络总吞吐量平均提升约70%,并将99百分位报文时延降低50%以上,验证了该方法在缓解干扰、提升网络性能方面的优势。 展开更多
关键词 802.11bn npca DSCF 无线干扰 Wi-Fi 8
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基于Pareto的多目标克隆进化算法 被引量:2
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作者 贺群 程格 +2 位作者 安军辉 戴光明 彭雷 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第B06期489-492,共4页
为了克服部分多目标进化算法中容易出现退化与早熟,造成收敛速度过慢的不足,结合精英保留策略、基于近邻规则的环境选择以及免疫克隆算法中的比例克隆等思想,提出一种基于Pareto的多目标克隆进化算法NPCA(Non-dominated Pareto Clonal A... 为了克服部分多目标进化算法中容易出现退化与早熟,造成收敛速度过慢的不足,结合精英保留策略、基于近邻规则的环境选择以及免疫克隆算法中的比例克隆等思想,提出一种基于Pareto的多目标克隆进化算法NPCA(Non-dominated Pareto Clonal Algorithm)。通过部分多目标优化测试函数ZDT和DTLZ对算法进行了性能测试,验证了该算法能获得分布更加均匀的Pareto前沿,解的收敛性明显优于典型的多目标进化算法。 展开更多
关键词 多目标优化问题 多目标进化算法 多目标优化免疫算法 npca算法
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基于小波变换的主元分析人脸图象识别 被引量:17
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作者 高西奇 周洪祥 何振亚 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 1996年第2期137-141,共5页
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... 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... 展开更多
关键词 小波变换 主元分析 人脸 图象识别 模拟识别
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一类基于非线性PCA和深度置信网络的混合分类器及其在PM2.5浓度预测和影响因素诊断中的应用 被引量:12
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作者 高月 宿翀 李宏光 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第2期318-329,共12页
传统的深度置信网络(Deep brief networks,DBN)在建立高维数据分类模型时,往往存在网络负荷大,运算复杂度高等问题.本文首先基于非线性PCA(NPCA)对高维样本数据进行降维,然后以提取到的非线性特征作为DBN的网络输入,构建了一类含非线性... 传统的深度置信网络(Deep brief networks,DBN)在建立高维数据分类模型时,往往存在网络负荷大,运算复杂度高等问题.本文首先基于非线性PCA(NPCA)对高维样本数据进行降维,然后以提取到的非线性特征作为DBN的网络输入,构建了一类含非线性特征提取预处理机制的DBN分类器.并从信息熵理论的角度出发,证明了所提改进DBN分类器在网络结构和算法复杂度方面的优势.通过一个PM2.5浓度预测与影响因素诊断实例,验证了所提改进DBN在一类分类和影响因素诊断问题中的应用,并与传统的分类器进行对比,显示了所提方法在建模精度及收敛速度上的优势. 展开更多
关键词 深度置信网 非线性主元分析 PM2.5 信息熵
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Mineralization of Natural Spring Water in the City of Daloa (West-Central Côte d’Ivoire)
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作者 Eblin Sampah Georges Konan Kouakou Séraphin +3 位作者 Ohou-Yao Marie-Jeanne Adélaïde Mangoua Oi Mangoua Jules Dibi Brou Kouassi Kouakou Lazare 《Journal of Geoscience and Environment Protection》 2020年第12期200-210,共11页
The water from natural springs in the city of Daloa is increasingly used by the population for its drinking water needs, even though its quality remains unknown. This study aims to determine the acquisition mechanism ... The water from natural springs in the city of Daloa is increasingly used by the population for its drinking water needs, even though its quality remains unknown. This study aims to determine the acquisition mechanism of the mineralization of these waters. Thus, physicochemical analyses were carried out on 10 spring water samples in February 2019. A summary statistical analysis of the results obtained shows that these waters are acidic (4.81 ≤ pH ≤ 5.39) and very weakly mineralised, with 50% of the conductivities below 100 μS<span style="white-space:nowrap;">&middot;</span>cm<sup>-1</sup>. The average iron (0.5 ± 1.02 mg/L) and manganese (0.61 ± 0.90 mg/L) contents show that these two parameters are increasing in the spring water. The Normalized Principal Component Analysis (NPCA) shows that mineralization is mainly controlled by surface inputs of elements (anthropogenic pollution), then the oxidation-reduction phenomenon and, finally, the water-rock contact (mineralization-residence time). Otherwise, the very low expression of water-rock contact (mineralization-residence time) in the acquisition of the mineralization reflects a short residence time of the water in the aquifer. 展开更多
关键词 npca MINERALIZATION Natural Spring Daloa Côte d’Ivoire
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基于医疗大数据的临床医师工作绩效评价研究 被引量:4
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作者 陆梦洁 李国红 +3 位作者 施贞夙 李熹阳 肖煜吟 范先群 《中国医院管理》 北大核心 2023年第12期6-10,共5页
目的利用医疗大数据和机器学习技术相结合,探索基于临床结果的临床医师绩效评价方法。方法采用非负主成分分析法(non-negative principal component analysis,NPCA),基于非负稀疏主成分算法(non-negative sparse principal component an... 目的利用医疗大数据和机器学习技术相结合,探索基于临床结果的临床医师绩效评价方法。方法采用非负主成分分析法(non-negative principal component analysis,NPCA),基于非负稀疏主成分算法(non-negative sparse principal component analysis,NSPCA)对170名治疗心血管疾病的临床医师的11个临床工作绩效指标进行综合指数拟合。同时,基于根本原因评估技术(root cause assessment techniques)构建置信区间计算每一名临床医师各指标范围。结果门诊出院诊断符合率、手术切口甲级愈合率、手术患者比例、三日确诊率、开展三级和四级手术比例、完成手术及操作数在区分临床医师工作绩效上较为显著,而术前平均住院日、30天内非计划再入院率、出院患者平均住院日、主要诊断治愈/好转、收治患者数在区分临床医师临床工作绩效上不显著。通过综合指数拟合可对所有临床医师的整体工作绩效进行排名,进一步对各具体指标的高、中、低绩效评估可针对性地揭示每一名临床医师潜在的改建维度。结论利用机器学习技术实现以医疗大数据为载体综合评价临床医师临床工作绩效,有望为更科学、客观地评价临床医师工作绩效提供重要支撑。 展开更多
关键词 医疗大数据 非负主成分分析法 根本原因评估技术 临床医师 临床绩效
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基于非线性主成分分析与自适应小波神经网络的球团质量预测模型研究 被引量:4
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作者 江山 吴海鹰 陈雪波 《烧结球团》 北大核心 2007年第1期29-32,共4页
在链篦机-回转窑法球团生产过程中,成品球团的质量与系统的热工制度的控制和参数调节密切相关。鉴于系统的过程变量多、滞后性大、周期性长的特点,提出并建立了基于非线性主成分分析与自适应小波神经网络的球团质量预测模型,并用实例证... 在链篦机-回转窑法球团生产过程中,成品球团的质量与系统的热工制度的控制和参数调节密切相关。鉴于系统的过程变量多、滞后性大、周期性长的特点,提出并建立了基于非线性主成分分析与自适应小波神经网络的球团质量预测模型,并用实例证明,该模型在质量预测中与传统的BP神经网络模型相比有较好的效果。 展开更多
关键词 非线性主成分分析 自适应小波神经网络 链篦机-回转窑 质量预测
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多层多分辨率的扩展高斯图像的三维模型检索方法
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作者 盛洁谞 陈琪 《武汉大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2009年第4期486-490,共5页
为了解决扩展高斯图像在三维模型特征表示上的缺陷,提出了一种多层多分辨率的三维模型特征描述方法.首先用法向主成分分析法对三维模型进行姿态校正,使得三维模型具有平移、缩放、旋转的不变性,然后将三维模型映射到多个扩展高斯球面上... 为了解决扩展高斯图像在三维模型特征表示上的缺陷,提出了一种多层多分辨率的三维模型特征描述方法.首先用法向主成分分析法对三维模型进行姿态校正,使得三维模型具有平移、缩放、旋转的不变性,然后将三维模型映射到多个扩展高斯球面上,统计各个高斯球面网格上的法向面积分布,并对该分布作球面调和分析得到三维模型的特征描述向量.实验结果表明该方法查全-查准率均好于基于射线的球面映射方法(radialized spheri-cal extent function,REXT),特征描述向量的维数仅为REXT的26.5%. 展开更多
关键词 扩展高斯图像 法向主成分分析 三维模型检索
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