基于小波变换的Bayesian人脸识别方法 被引量：4

1

作者 牛丽平 薛占熬 《河南师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第2期50-52,共3页

从小波变换良好的多尺度特征表达能力和Bayesian方法良好的识别能力出发,提出了一种基于小波的Bayesian人脸识别方法.首先对人脸图像进行小波分解,其次对得到的每幅低频子图进行Bayesian人脸识别,最后利用Yale人脸图像库进行了试验.实... 从小波变换良好的多尺度特征表达能力和Bayesian方法良好的识别能力出发,提出了一种基于小波的Bayesian人脸识别方法.首先对人脸图像进行小波分解,其次对得到的每幅低频子图进行Bayesian人脸识别,最后利用Yale人脸图像库进行了试验.实验表明,与传统的方法相比较,该方法提高了识别率,降低了运算量. 展开更多

关键词 人脸识别 小波变换 bayesian理论 pca

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基于PCA与权重贝叶斯的工作面煤与瓦斯突出预测 被引量：12

2

作者 阎馨 朱永浩 +2 位作者 屠乃威 吴书文 王雨虹 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第8期315-320,共6页

为实现对工作面煤与瓦斯突出快速、准确和动态的预测,提出一种基于主成分分析和权重贝叶斯的工作面煤与瓦斯突出预测方法,通过建立工作面煤与瓦斯突出预测的权重贝叶斯模型进行突出危险性等级预测。利用主成分分析确定预测模型中分类变... 为实现对工作面煤与瓦斯突出快速、准确和动态的预测,提出一种基于主成分分析和权重贝叶斯的工作面煤与瓦斯突出预测方法,通过建立工作面煤与瓦斯突出预测的权重贝叶斯模型进行突出危险性等级预测。利用主成分分析确定预测模型中分类变量权重以提高预测准确性。在此基础上,设计基于相似度的训练样本数据更新方式实现对突出预测模型的有效重构。实验结果表明,与朴素贝叶斯模型和权重贝叶斯模型相比,基于主成分分析和权重贝叶斯工作面煤与瓦斯突出预测方法能快速获得高准确度的突出预测结果,为现场指导矿井工作面安全生产提供参考。 展开更多

关键词 工作面煤与瓦斯突出 主成分分析 权重贝叶斯模型 动态预测 预测不确定性

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基于PCA和贝叶斯分类技术的滚动轴承质量检测方法 被引量：2

3

作者 杨帆 张彩丽 《陕西科技大学学报（自然科学版）》 2007年第5期105-108,共4页

针对滚动轴承质量分类检测和贝叶斯分类器在实际应用中存在的问题,提出了基于PCA和贝叶斯分类技术的滚动轴承质量检测方法.理论分析和实验结果表明:基于PCA和贝叶斯方法的滚动轴承质量分类技术具有模型简单,检测速度快等优点,可以在实... 针对滚动轴承质量分类检测和贝叶斯分类器在实际应用中存在的问题,提出了基于PCA和贝叶斯分类技术的滚动轴承质量检测方法.理论分析和实验结果表明:基于PCA和贝叶斯方法的滚动轴承质量分类技术具有模型简单,检测速度快等优点,可以在实际应用中发挥有效作用. 展开更多

关键词 滚动轴承 主成分分析 贝叶斯 特征提取 分类

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改进的PCA算法在人脸识别中的应用研究 被引量：2

4

作者 周亦敏 袁毅 《微计算机信息》 2012年第8期150-151,共2页

PCA将图像看作具有一定分布的随机向量,可以得到人脸图像分布的主成份方向,从本质上来讲这是一种基于统计分析信息的方法。由于人脸结构的相似形,本文提出一种改进的PCA算法,把输入图像经过直方图均衡化,边缘检测,突出人脸特征,得到降... PCA将图像看作具有一定分布的随机向量,可以得到人脸图像分布的主成份方向,从本质上来讲这是一种基于统计分析信息的方法。由于人脸结构的相似形,本文提出一种改进的PCA算法,把输入图像经过直方图均衡化,边缘检测,突出人脸特征,得到降维的可对其进行PCA分析的图像。实验结果表明,改进的PCA算法在不降低识别率的前提下。 展开更多

关键词 人脸识别 pca算法 边缘检测 贝叶斯决策

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基于PCA-BNN的页岩气压裂施工参数优化 被引量：19

5

作者 檀朝东 贺甲元 +2 位作者 周彤 刘健康 宋文容 《西南石油大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期56-62,共7页

国内外学者在已有大量国外页岩压裂样本数据的前提下,开展了基于机器学习的页岩气压裂有效期预测及压裂参数优化的研究。随着近年来中国F气田不断地规模开发,积累了大量的压裂施工、生产动态、解释成果数据。通过利用已有的200口井的压... 国内外学者在已有大量国外页岩压裂样本数据的前提下,开展了基于机器学习的页岩气压裂有效期预测及压裂参数优化的研究。随着近年来中国F气田不断地规模开发,积累了大量的压裂施工、生产动态、解释成果数据。通过利用已有的200口井的压裂施工历史数据及储层物性参数建立贝叶斯神经网络模型来优化压裂施工参数。选取对压裂效果有影响的储层物性参数、完井参数、压裂施工参数,用皮尔逊相关系数法分析11个参数的相关性;用主成分分析法(PCA)进一步降维处理,以降维后的主成分作为贝叶斯神经网络模型的输入参数,以压裂效果评价指标(有效期)为输出参数,引入贝叶斯方法自适应调整正则化系数避免神经网络过拟合,生成三层贝叶斯神经网络预测模型。用200口井中90%的井数据作为训练集,10%的井数据作为测试集,对该模型进行训练,实验结果表明,训练后该模型预测测试集的相对误差均值在5%以内,可以用来优化压裂施工参数。 展开更多

关键词 压裂 主成分分析 贝叶斯神经网络 施工参数 优化

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PCA联合子空间理论的规范化与扩展 被引量：2

6

作者 徐斌 马尽文 《信号处理》 CSCD 北大核心 2013年第12期1638-1643,共6页

对于高维数据的分类,主成分分析(PCA)联合子空间可为每类数据建立更为细致的概率模型,从而可有效地提高贝叶斯分类的准确性。本文首先对PCA联合子空间理论进行了规范化,提出了两个基本假设,并从理论上证明了残差子空间参数"代表特... 对于高维数据的分类,主成分分析(PCA)联合子空间可为每类数据建立更为细致的概率模型,从而可有效地提高贝叶斯分类的准确性。本文首先对PCA联合子空间理论进行了规范化,提出了两个基本假设,并从理论上证明了残差子空间参数"代表特征根"的启发式取值正是其极大似然估计。本文进一步对样本残差的概率模型进行了扩展,提出了扩展型逐类联合子空间算法。最后,本文通过在真实数据上实验结果证明了扩展型逐类联合子空间算法的优越性。 展开更多

关键词 主成分分析(pca) 贝叶斯分类 联合子空间

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基于PCA-SIFT特征与贝叶斯决策的图像分类算法 被引量：6

7

作者 涂秋洁 王晅 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第6期215-219,共5页

针对现有的基于SIFT特征的图像分类算法具有较大的储存空间需求及对图像背景较为敏感的问题,提出一种基于PCA-SIFT特征和贝叶斯决策的图像分类算法。该算法首先应用主成分分析将SIFT特征从128维降为36维,在训练过程中,对训练样本图像的P... 针对现有的基于SIFT特征的图像分类算法具有较大的储存空间需求及对图像背景较为敏感的问题,提出一种基于PCA-SIFT特征和贝叶斯决策的图像分类算法。该算法首先应用主成分分析将SIFT特征从128维降为36维,在训练过程中,对训练样本图像的PCA-SIFT进行区域匹配。基于匹配率选择目标图像中的稳定PCA-SIFT以提高算法对背景图像干扰的鲁棒性,然后应用最大似然估计估计概率分布参数,最后,应用贝叶斯决策理论实现图像分类。仿真实验表明,该算法与现有的SIFT图像分类算法相比分类精度高,而且具有最小的储存空间需求与较高的计算效率。 展开更多

关键词 pcaSIFT 聚类 贝叶斯决策 图像分类

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基于PCA-BN的银川市空气质量预测 被引量：14

8

作者 卢彬 马行 +1 位作者 穆春阳 张鄂 《安全与环境工程》 CAS 北大核心 2020年第5期70-76,共7页

考虑到在城市空气质量的预测中参与建模的气象因素之间可能存在相关性,增加了模型结构和数据分析的复杂度,以银川市10项历史气象数据和空气中6种主要污染物浓度数据为基础,利用主成分分析(PCA)方法对10项气象数据进行降维处理并提取气... 考虑到在城市空气质量的预测中参与建模的气象因素之间可能存在相关性,增加了模型结构和数据分析的复杂度,以银川市10项历史气象数据和空气中6种主要污染物浓度数据为基础,利用主成分分析(PCA)方法对10项气象数据进行降维处理并提取气象因素的综合评价指标,结合贝叶斯网络(BN)建立了银川市空气质量的预测模型(即PCA-BN模型),并与随机森林(RF)模型的预测结果进行了比较。结果表明:RF模型和PCA-BN模型预测结果的准确率分别为88.03%和97.88%,且实验证实PCA-BN模型在银川市空气质量的预测中有较高的预测精度,有效地降低了模型结构和数据分析的复杂性,其在城市空气质量预测中具有一定的实用价值。 展开更多

关键词 空气质量预测 气象因素 主成分分析 贝叶斯网络 随机森林模型 银川市

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基于PCA的贝叶斯网络分类器研究 被引量：4

9

作者 刘晓洁 《电子设计工程》 2009年第9期86-87,90,共3页

针对基于信息论的贝叶斯网络结构学习算法中结点集越大计算效率越低的缺点,采用主元分析(PCA)对样本数据降维,减少构造网络的结点数量,提高贝叶斯网络结构构造算法的效率。应用基于PCA方法构造贝叶斯网络,其结点少、结构简单,较传统贝... 针对基于信息论的贝叶斯网络结构学习算法中结点集越大计算效率越低的缺点,采用主元分析(PCA)对样本数据降维,减少构造网络的结点数量,提高贝叶斯网络结构构造算法的效率。应用基于PCA方法构造贝叶斯网络,其结点少、结构简单,较传统贝叶斯网络具有较高的学习效率和分类准确率。 展开更多

关键词 贝叶斯网络 主元分析(pca) GIBBS抽样 信息论

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基于JS散度和潜在特征提取的多块PCA故障监测 被引量：7

10

作者 熊亚军 谢林柏 彭力 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2022年第5期105-110,120,共7页

针对大规模工业过程故障监测中存在的局部信息难提取、监测信息单一的问题,提出一种基于JS散度(Jensen-Shannon divergence)和潜在特征提取的多块PCA(principal component analysis)故障监测方法。首先,计算过程变量之间的JS散度值并进... 针对大规模工业过程故障监测中存在的局部信息难提取、监测信息单一的问题,提出一种基于JS散度(Jensen-Shannon divergence)和潜在特征提取的多块PCA(principal component analysis)故障监测方法。首先,计算过程变量之间的JS散度值并进行变量分块,突出过程局部特征;然后,对每个变量块进一步提取累积误差和一阶差分等潜在特征信息从而扩展出额外的信息子块;最后,分别建立PCA监测模型对每个信息子块进行监控,并通过贝叶斯推断完成子块决策融合得到全局监测结果。通过TE(Tennessee Eastman)过程的仿真对该方法进行了验证。 展开更多

关键词 多块pca JS散度 潜在特征提取 贝叶斯推断

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基于改进MSPCA的网络异常检测方法研究

11

作者 潘珍如 王怀彬 《天津理工大学学报》 2019年第1期27-31,共5页

网络异常检测作为一种重要的网络监管手段,对于保证网络的可靠运行具有非常重要的意义.本文提出了一种基于改进MSPCA的网络异常检测算法,主要思想是通过引入能量贡献效率ECE来控制PCA滤波器的尺度,之后,采用贝叶斯PCA对小波系数矩阵进... 网络异常检测作为一种重要的网络监管手段,对于保证网络的可靠运行具有非常重要的意义.本文提出了一种基于改进MSPCA的网络异常检测算法,主要思想是通过引入能量贡献效率ECE来控制PCA滤波器的尺度,之后,采用贝叶斯PCA对小波系数矩阵进行滤波.该算法克服了传统MSPCA算法参数选择困难和时间复杂度较高的缺点,可以更加有效地分离网络中的异常数据.实验结果表明,与其他的检测算法相比,改进MSPCA的检测算法取得了良好的检测效果. 展开更多

关键词 异常检测 改进MSpca 能量贡献效率 贝叶斯pca

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资源偏好敏感的大数据应用云配置推荐方法 被引量：2

12

作者 梁哲恒 吴悦文 +4 位作者 李永健 张小陆 沈桂泉 苏林刚 刘均乐 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期738-746,共9页

大数据和流式数据计算已被广泛用于支撑智能电网中异常监测与预警等场景。云计算是大数据和流式数据应用的主流运行支撑环境,选择合适的云资源优化其性能面临巨大挑战。当前基于全量配置搜索的方法以所有候选云配置作为搜索空间,存在搜... 大数据和流式数据计算已被广泛用于支撑智能电网中异常监测与预警等场景。云计算是大数据和流式数据应用的主流运行支撑环境,选择合适的云资源优化其性能面临巨大挑战。当前基于全量配置搜索的方法以所有候选云配置作为搜索空间,存在搜索空间过大而容易陷入局部最优解的问题。针对该问题,提出了资源偏好敏感的大数据应用云配置推荐方法,采用资源偏好敏感的随机森林模型作为贝叶斯优化方法的概率模型,以权衡配置选项空间较大时搜索的准确性和开销。实验结果表明,所提方法相比于全量配置搜索方法CherryPick,在搜索结果的准确性提升23%的同时,可减少25%~44%的搜索次数;相比于数据驱动的方法RP-CH,搜索结果的准确性相差10%,但平均搜索次数可有效减少78%。 展开更多

关键词 大数据应用 云配置推荐 资源偏好 主成分分析 贝叶斯优化

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基于贝叶斯优化的SVR模型预测福建沿海海上养殖装备灾害损失

13

作者 李旭睿 董帝渤 郭乔影 《海洋开发与管理》 2025年第7期28-35,共8页

为预测海上养殖装备灾害经济损失,保障海上养殖业的健康发展,文章对福建省沿海地区海上养殖装备损失进行分析和预测。首先,选取了福建沿海地区海上养殖装备的25个相关变量作为研究对象,并使用主成分分析法(PCA)对数据进行降维,从中提取... 为预测海上养殖装备灾害经济损失,保障海上养殖业的健康发展,文章对福建省沿海地区海上养殖装备损失进行分析和预测。首先,选取了福建沿海地区海上养殖装备的25个相关变量作为研究对象,并使用主成分分析法(PCA)对数据进行降维,从中提取出了4个主要影响损失率的主成分。然后,采用贝叶斯优化支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)预测模型,对海上养殖装备经济损失进行预测,并与BP神经网络模型、随机森林算法以及K近邻算法的预测结果进行对比。结果表明,SVR模型在预测海上养殖装备灾害损失方面表现优异,平均相对误差低至0.116%。该模型在应对海上养殖装备经济损失数据中存在的非线性特点时表现出了较好的准确性和鲁棒性,为海上承灾体灾害损失预测提供了模型参考。 展开更多

关键词 灾害损失 海上养殖装备 主成分分析法 贝叶斯优化 支持向量回归

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基于互信息-主成分分析-贝叶斯网络的化工过程故障诊断方法 被引量：10

14

作者 郭文强 李建望 +1 位作者 黄梓轩 肖秦琨 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第21期9144-9150,共7页

为了解决复杂工业过程中存在变量众多、特征提取困难等问题,提出一种基于互信息(mutual information, MI)、主成分分析(principal component analysis, PCA)和贝叶斯网络(Bayesian network, BN)相结合的诊断方法。利用互信息与PCA在故... 为了解决复杂工业过程中存在变量众多、特征提取困难等问题,提出一种基于互信息(mutual information, MI)、主成分分析(principal component analysis, PCA)和贝叶斯网络(Bayesian network, BN)相结合的诊断方法。利用互信息与PCA在故障特征信息提取的优势,并结合BN在建模中强大的学习能力,建立互信息-主成分分析-贝叶斯网络(mutual information-PCA-Bayesian network, MPBN)故障诊断模型,最后根据联合树推理算法完成推理实验,并在田纳西-伊斯曼(Tennessee Eastman, TE)过程进行仿真验证。实验结果表明,该方法有效提高了化工过程诊断的准确效率和稳定性,尤其可在传感器存在证据缺失等不确定性环境因素情况下,依然具有一定的故障诊断效果。 展开更多

关键词 故障诊断 互信息 pca 贝叶斯网络 不完整证据

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柴油机供油系统状态的朴素贝叶斯诊断方法研究 被引量：2

15

作者 张彩丽 杨帆 张玉杰 《计算机测量与控制》 CSCD 2008年第8期1087-1089,共3页

针对朴素贝叶斯方法的缺点,提出了基于主分量分析方法的柴油机供油系统朴素贝叶斯诊断技术;该方法利用历史诊断记录,通过主分量分析方法对训练样本的输入维数进行约简,将高维相关的特征信号转换为低维相互独立的特征信号,并在此基础上... 针对朴素贝叶斯方法的缺点,提出了基于主分量分析方法的柴油机供油系统朴素贝叶斯诊断技术;该方法利用历史诊断记录,通过主分量分析方法对训练样本的输入维数进行约简,将高维相关的特征信号转换为低维相互独立的特征信号,并在此基础上进行贝叶斯诊断分析,从而改善了贝叶斯方法中要求的属性信息之间的独立性限制,实验结果表明,基于主成分分析方法的贝叶斯故障诊断技术对于简化诊断模型,减少算法执行时间,提高诊断速度具有重要作用。 展开更多

关键词 主分量分析 朴素贝叶斯 特征提取 故障诊断

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基于XGBoost优化算法的储粮温度预测研究 被引量：8

16

作者 郭利进 王永旭 《粮食与油脂》 北大核心 2022年第11期78-82,共5页

为解决传统粮仓储粮温度预测模型的预测精度低、输入变量多的问题,提出一种基于主成分分析(PCA)、贝叶斯算法和XGBoost的组合预测模型。通过主成分分析法提取粮仓中影响粮温的主要因素,降低模型输入向量维数,利用贝叶斯算法对XGBoost超... 为解决传统粮仓储粮温度预测模型的预测精度低、输入变量多的问题,提出一种基于主成分分析(PCA)、贝叶斯算法和XGBoost的组合预测模型。通过主成分分析法提取粮仓中影响粮温的主要因素,降低模型输入向量维数,利用贝叶斯算法对XGBoost超参数进行组合优化,以获取最优参数组合,建立粮温预测模型。结果表明,该模型预测误差小、精度高,可为粮仓的温度调控管理提供决策依据。 展开更多

关键词 XGBoost 主成分分析 贝叶斯算法 粮温预测模型

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流形学习中邻域大小参数的合适性判定 被引量：3

17

作者 邵超 张斌 万春红 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第20期172-175,192,共5页

流形学习算法能否成功应用严重依赖于其邻域大小参数的选择是否合适,为此,提出了一种高效的邻域大小参数的合适性判定方法。基于流形的局部欧氏性,该方法用PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)重建误差对邻域图上每一个邻域... 流形学习算法能否成功应用严重依赖于其邻域大小参数的选择是否合适,为此,提出了一种高效的邻域大小参数的合适性判定方法。基于流形的局部欧氏性,该方法用PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)重建误差对邻域图上每一个邻域的线性程度进行衡量,然后根据邻域图上所有PCA重建误差的聚类个数来判定相应邻域大小的合适性。该方法无需象残差那样运行相对耗时的流形学习算法,从而具有较高的运行效率,其有效性可通过实验结果得以证实。 展开更多

关键词 流形学习 邻域大小 主成分分析(pca)重建误差 贝叶斯信息准则

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流形学习算法中邻域大小参数的递增式选取 被引量：2

18

作者 邵超 万春红 赵静玉 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第8期194-200,共7页

流形学习算法能否成功应用依赖于邻域大小参数的选取是否合适,但该参数在实际中通常难以高效选取。为此,提出一种邻域大小参数的递增式选取方法。按照流形的局部欧氏性,邻域图上的所有邻域都呈线性或近似线性,邻域大小参数若合适,此时... 流形学习算法能否成功应用依赖于邻域大小参数的选取是否合适,但该参数在实际中通常难以高效选取。为此,提出一种邻域大小参数的递增式选取方法。按照流形的局部欧氏性,邻域图上的所有邻域都呈线性或近似线性,邻域大小参数若合适,此时所有邻域的线性度量可聚成一类;而邻域大小参数若不合适,邻域图上就会有部分邻域不再线性,其线性度量也不能聚成一类。对邻域图上的每一个邻域执行加权主成分分析,用重建误差对其线性程度进行度量,并计算相应的贝叶斯信息准则,以探测其聚类个数,从而实现对邻域大小参数的递增式选取。实验结果表明,该方法无需任何额外参数,具有较高的运行效率。 展开更多

关键词 流形学习 邻域大小 局部欧氏性 加权主成分分析 重建误差 贝叶斯信息准则

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基于肤色和改进的贝叶斯分类器的人脸检测

19

作者 徐艳 陈孝威 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第9期2304-2306,2349,共4页

提出了一种新的基于肤色的多人脸检测方法。该方法先通过肤色分割得到人脸候选区,然后结合图像的小波表示和主元分析方法通过训练得到可用于区分人脸和非人脸的特征向量,并用改进的贝叶斯分类器对输入图像进行多人脸检测,改进的判决准... 提出了一种新的基于肤色的多人脸检测方法。该方法先通过肤色分割得到人脸候选区,然后结合图像的小波表示和主元分析方法通过训练得到可用于区分人脸和非人脸的特征向量,并用改进的贝叶斯分类器对输入图像进行多人脸检测,改进的判决准则中参数,可用于控制检测的准确率和虚警概率,通过设定不同值可使算法适用于不同要求的应用,另外为保证获得较高准确率的同时降低虚警概率,还提出在经分类器判决后的人脸区域中依据对应的马赛克模板进一步排除虚假人脸。 展开更多

关键词 人脸检测 肤色分割 主元分析 贝叶斯准则 马赛克模板

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基于贝叶斯理论和主成分分析法耦合的水质评价 被引量：13

20

作者 孙玲玲 刘彬 +1 位作者 石宝红 李苏 《水电能源科学》 北大核心 2017年第11期36-39,共4页

为寻求一种可靠、快捷的水质评价方法,将贝叶斯理论和主成分分析法相耦合,以黄壁庄水库坝上断面2015、2016年监测数据为例,对黄壁庄水库进行水质综合评价。结果表明,黄壁庄水库综合水质处于Ⅰ~Ⅱ类,年内水质变化不大,丰水期水质相对较差... 为寻求一种可靠、快捷的水质评价方法,将贝叶斯理论和主成分分析法相耦合,以黄壁庄水库坝上断面2015、2016年监测数据为例,对黄壁庄水库进行水质综合评价。结果表明,黄壁庄水库综合水质处于Ⅰ~Ⅱ类,年内水质变化不大,丰水期水质相对较差,为Ⅱ级水质,其他月份均达到Ⅰ类水质标准,与实际情况相符,说明所提方法用于水质评价合理、可行。 展开更多

关键词 主成分分析 贝叶斯理论 水质综合评价 黄壁庄水库

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