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稻米中同位素与多元素特征及其产地溯源PCA-LDA判别 被引量：48
1
作者 邵圣枝 陈元林 +3 位作者 张永志 胡桂仙 朱加虹 袁玉伟 《核农学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期119-127,共9页
通过探究谷物中同位素与多元素的地域特色及其产地溯源的可能性,本研究采用稳定同位素质谱和等离子发射光谱质谱法测定稻米中同位素比率和多元素含量,并结合化学计量学中主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)法建立模型,对不同省份的稻... 通过探究谷物中同位素与多元素的地域特色及其产地溯源的可能性,本研究采用稳定同位素质谱和等离子发射光谱质谱法测定稻米中同位素比率和多元素含量,并结合化学计量学中主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)法建立模型,对不同省份的稻米进行产地溯源判定。结果表明,各地产的稻米中稳定同位素δ15N、δ13C、δD、δ18O数值范围不同,而且Li、Be和Na等其他矿物元素的含量变化较大,Pb、Sr同位素比率也各不相同,具有一定的地域特征。PCA法能够初步辨别各稻米地产,本研究进一步采用PCA-LDA法能够对大区域(黑龙江省、江苏省和辽宁省)的稻米进行产地判别,通过对23个样本进行判别验证,正确率为91%。对于黑龙江省4个地产的稻米样品,由于地理差异性比较小,同时样本数比较少,故只对其中2个产地稻米进行判别。通过同位素比率和多元素的含量的测定再结合化学计量学分析,一定程度上能够区分不同产地的稻米,为稻米产地溯源的可行性提供了方法依据。 展开更多
关键词 稻米 稳定性同位素 多元素 主成分分析 线性判别分析 产地溯源
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茶叶中同位素与多元素特征及其原产地PCA-LDA判别研究 被引量：56
2
作者 袁玉伟 张永志 +4 位作者 付海燕 韩文炎 李淑芳 杨桂玲 张志恒 《核农学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第1期47-55,共9页
本研究采用稳定同位素质谱和等离子发射光谱质谱法测定茶叶中同位素比率和多元素含量,并结合主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)法建立模型,对福建、山东和浙江出产的茶叶,以及浙江余姚、金华和西湖出产的茶叶进行产地溯源判定。结果表... 本研究采用稳定同位素质谱和等离子发射光谱质谱法测定茶叶中同位素比率和多元素含量,并结合主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)法建立模型,对福建、山东和浙江出产的茶叶,以及浙江余姚、金华和西湖出产的茶叶进行产地溯源判定。结果表明,不同产地的茶叶中稳定同位素δ15N、δ13C、δD、δ18O数值范围不同,而且Li、Be和Na等27个矿物元素的含量变化也较大,具有一定的地域特征。PCA法能够区分不同产地的茶叶,但不同产地样本存在部分重合;而采用PCA-LDA法能够有效区分不同产地的茶叶,其中福建、山东和浙江产地的判定准确率为99%,浙江余姚、金华和西湖产地的判定准确率为86%。因此,利用稳定同位素和矿物多元素检测结合PCA-LDA法能够较好进行茶叶产地溯源,具有一定的可行性和应用价值。 展开更多
关键词 茶叶 稳定同位素 多元素 主成分分析 线性判别分析
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一种基于局部Gabor滤波器组及PCA+LDA的人脸表情识别方法 被引量：36
3
作者 邓洪波 金连文 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2007年第2期322-329,共8页
针对传统的Gabor滤波器组存在特征提取时间较长以及特征数据存在冗余性的缺点,提出了一种新颖的局部Gabor滤波器组。为了评估该方法的识别性能,提出了一个基于Gabor特征的人脸表情识别系统。该系统首先对经过预处理之后的纯表情图像提取... 针对传统的Gabor滤波器组存在特征提取时间较长以及特征数据存在冗余性的缺点,提出了一种新颖的局部Gabor滤波器组。为了评估该方法的识别性能,提出了一个基于Gabor特征的人脸表情识别系统。该系统首先对经过预处理之后的纯表情图像提取Gabor特征,然后用PCA+LDA方法对采样后的特征进行特征选择,最后采用K近邻分类方法识别人脸表情。实验结果表明,这种方法无论在计算量还是识别性能上都比传统的Gabor滤波器组更具有优势。该方法的创新之处在于选取局部Gabor滤波器,最高平均识别率达到了97.33%,表明其适合于人脸表情图像的分析。 展开更多
关键词 局部Gabor滤波器组 特征提取 主元分析 线性判别分析 人脸表情识别
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红外光谱结合PCA-LDA对嘉峪关戏台文物建筑彩画胶料种类的判别 被引量：6
4
作者 杨璐 黄建华 +2 位作者 陈欣楠 王丽琴 卫引茂 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期796-800,共5页
为了判别嘉峪关戏台文物建筑彩画的胶料种类,采用皮胶、鱼鳔胶、蛋清、蛋黄、牛奶为参考样品,使用傅里叶红外光谱仪采集了参考样品及三件文物样品胶料的红外吸收光谱,利用主成分分析结合线性判别分析(PCA-LDA)构建胶料种类判别的数学模... 为了判别嘉峪关戏台文物建筑彩画的胶料种类,采用皮胶、鱼鳔胶、蛋清、蛋黄、牛奶为参考样品,使用傅里叶红外光谱仪采集了参考样品及三件文物样品胶料的红外吸收光谱,利用主成分分析结合线性判别分析(PCA-LDA)构建胶料种类判别的数学模型,并应用于文物样品。发现参考样品红外光谱在1800~1000 cm^(-1)区间包含了丰富的分子结构特征信息。该区间中蛋白类胶料的共同特征为1650 cm^(-1)附近的仲酰胺C=O键伸缩振动峰,1542 cm^(-1)附近的酰胺C—N键伸缩振动和N—H键弯曲振动峰,1240 cm^(-1)附近的酰胺C—N键伸缩振动峰。此外,蛋黄、皮胶和牛奶因其中含有较多脂类物质,在1745 cm^(-1)附近还存在饱和脂肪酸酯羰基C=O键伸缩振动峰。在此基础上,通过对参考样品红外吸收光谱主成分得分散点图的分析,发现不同胶料参考样品的红外光谱类间差异显著。据此,使用参考样品红外光谱的主成分得分为训练集,添加类别变量拟合判别函数,绘制函数组质心图并进行交叉验证,得出方程的判别正确率为93.3%。发现因老化降解导致三件文物样品的红外吸收光谱与参考样品光谱有所不同,但仍具有蛋白类胶料的特征。利用PCA-LDA分析模型对文物胶料种类进行判别,结果均为皮胶。该胶料种类判别模型稳定、有效,用该模型判定嘉峪关建筑彩画胶料为动物胶中皮胶。 展开更多
关键词 红外光谱 主成分分析-线性判别分析 嘉峪关戏台文物 彩画胶料
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一种基于PCA-LDA的卫星遥感图像的分类方法 被引量：6
5
作者 赵蔷 宋笑雪 +1 位作者 郭新明 李红 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2013年第2期198-201,204,共5页
结合主成分分析PCA(Principal Components Analysis)和线性判别分析LDA(Linear Discriminant Analysis)的特点,提出一种基于PCA-LDA算法的卫星遥感图像色彩分类方法。该算法将PCA算法和LDA算法的特征空间相融合,得到融合颜色特征空间。... 结合主成分分析PCA(Principal Components Analysis)和线性判别分析LDA(Linear Discriminant Analysis)的特点,提出一种基于PCA-LDA算法的卫星遥感图像色彩分类方法。该算法将PCA算法和LDA算法的特征空间相融合,得到融合颜色特征空间。该方法去除了图像的R、G、B之间的相关性,改善了光照敏感性,采用基于区域分类的空间一致性原则对图像进行颜色分类。实验结果表明,该方法是对多频谱遥感图像分类的一种有效的方法。 展开更多
关键词 pca lda 卫星遥感图像的分类 空间一致性
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PCA-LDA算法在性别鉴别中的应用 被引量：19
6
作者 何国辉 甘俊英 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第19期208-210,213,共4页
结合主元分析(Principal Components Analysis,PCA)与线性鉴别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)的特点,提出用于性别鉴别的PCA-LDA算法。该算法通过PCA算法求得训练样本的特征子空间,并在此基础上计算LDA算法的特征子空间。将PC... 结合主元分析(Principal Components Analysis,PCA)与线性鉴别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)的特点,提出用于性别鉴别的PCA-LDA算法。该算法通过PCA算法求得训练样本的特征子空间,并在此基础上计算LDA算法的特征子空间。将PCA算法与LDA算法的特征子空间进行融合,获得PCA-LDA算法的融合特征空间。训练样本与测试样本分别朝融合特征空间投影,从而得到识别特征。利用最近邻准则即可完成性别鉴别。基于ORL(Olivetti Research Laboratory)人脸数据库的实验结果表明,PCA-LDA算法比PCA算法识别性能好,在性别鉴别中是一种有效的方法。 展开更多
关键词 性别鉴别 pca-lda算法 融合算法
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基于PCA和LDA统一化原理的增强型线性鉴别分析准则 被引量：3
7
作者 郭志波 刘华军 +1 位作者 郑宇杰 杨静宇 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2008年第4期702-708,共7页
主分量分析(PCA)和线性鉴别分析(LDA)是模式识别领域的使用最为广泛的两种特征抽取方法,而在图像识别中经常采用的是PCA+LDA方法来代替单纯的LDA。本文提出一种增强型线性鉴别准则(ELDA),将PCA的优点和LDA的优点充分地融合在一起,不仅... 主分量分析(PCA)和线性鉴别分析(LDA)是模式识别领域的使用最为广泛的两种特征抽取方法,而在图像识别中经常采用的是PCA+LDA方法来代替单纯的LDA。本文提出一种增强型线性鉴别准则(ELDA),将PCA的优点和LDA的优点充分地融合在一起,不仅解决了PCA过程中使用最小距离方法时识别精度相对低的缺点,而且解决了LDA过程中当类内散布矩阵奇异时投影向量的求解问题,也就是说可以使用该方法来替代PCA+LDA的两步骤方法。另外,该方法在识别精度上比PCA和LDA或PCA+LDA方法都有较大的提高,通过在ORL、Yale和NUST603人脸库上的实验验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 增强型线性鉴别分析 主分量分析 线性鉴别分析 pca+lda
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融合PCA和LDA的入侵检测算法 被引量：3
8
作者 张瑞霞 王勇 《计算机技术与发展》 2009年第11期132-134,138,共4页
针对目前单个IDS在入侵特征提取和检测效率上存在的问题,提出了一种融合主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)的入侵检测算法。利用PCA和LDA提取入侵特征,通过KNN分类器给出初步的识别结果,接着采用D-S证据理论对识别结果进行融合,得出... 针对目前单个IDS在入侵特征提取和检测效率上存在的问题,提出了一种融合主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)的入侵检测算法。利用PCA和LDA提取入侵特征,通过KNN分类器给出初步的识别结果,接着采用D-S证据理论对识别结果进行融合,得出最终识别结果。通过在KDD CUP’99的标准入侵检测数据集上的实验表明,该方法提高了入侵检测率,同时降低了误报率,性能优于单一的分类器。 展开更多
关键词 入侵检测 主成分分析 线性鉴别分析 D—S证据理论 分类器融合
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基于PCA-LDA和KNN-SMO的数据碎片分类识别算法 被引量：8
9
作者 傅德胜 经正俊 《软件》 2015年第7期21-25,共5页
在计算机取证领域,数据碎片的取证分析已成为获取数字证据的一种重要手段。本文针对取证中数据碎片的取证问题提出了一种新的基于内容特征的数据碎片类型识别算法,该方法首先对数据碎片进行分块主成分分析PCA后,对PCA特征向量进行线性... 在计算机取证领域,数据碎片的取证分析已成为获取数字证据的一种重要手段。本文针对取证中数据碎片的取证问题提出了一种新的基于内容特征的数据碎片类型识别算法,该方法首先对数据碎片进行分块主成分分析PCA后,对PCA特征向量进行线性鉴别分析LDA获取组合特征向量,然后利用K最邻近KNN算法和序列最小优化SMO算法组成融合分类器,运用获取的组合特征向量对数据碎片进行分类识别。实验表明,该算法与其他相关算法相比,具有较高的识别准确率和识别速率,取得了良好的识别效果。 展开更多
关键词 数据碎片 计算机取证 pca-lda KNN-SMO
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基于PCA特征融合与LDA分类的实木地板纹理判别方法 被引量：1
10
作者 张怡卓 谭菲 《安徽农业科学》 CAS 2014年第1期141-143,152,共4页
纹理一致性影响着实木地板档次,针对目前实木地板纹理分类速度慢、精度低的问题,提出一种适合区分直纹、抛物纹、乱纹3类纹理的在线检测方法。方法首先对纹理图像进行缩小,运用视觉心理学的Tamura方法提取粗糙度、对比度、方向度、线性... 纹理一致性影响着实木地板档次,针对目前实木地板纹理分类速度慢、精度低的问题,提出一种适合区分直纹、抛物纹、乱纹3类纹理的在线检测方法。方法首先对纹理图像进行缩小,运用视觉心理学的Tamura方法提取粗糙度、对比度、方向度、线性度、规整度、粗略度等6个纹理特征;同时在原图像提取反映图像全局信息的灰度均值、方差、熵等3个统计量;然后,运用主成分分析法(PCA)对3类纹理9个特征进行降维融合操作;最后,采用线性判别分析方法(LDA)构建3类纹理的辨识模型。采用200幅实木地板纹理图像进行实验,当主成分个数为7时,分类正确率稳定达到85%,较传统Tamura方法的83%和全局基本统计量的70%有所提高;特征提取时间为0.554 8 s,比缩小前图像的Tamura特征提取时间55.700 0 s明显减低,而分类正确率没有明显变化。 展开更多
关键词 实木地板 纹理分类 主成分分析 线性分类器 Tamura特征
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用PCA-LDA对多环芳烃的致癌性进行分类 被引量：2
11
作者 胡兰萍 葛存旺 +1 位作者 张跃华 吴蓉 《分析科学学报》 CAS CSCD 2007年第6期717-719,共3页
本文利用主成分提取-线性判别分析(PCA-LDA)模型对多环芳烃(Polycyclic Aromatic Hydrocarbons,PAHs)的致癌性进行分类,与致癌性有关的多环芳烃的表面积、代谢活性区域中心碳原子的离域能、亲电活性区域中心碳原子的离域能以及分子脱毒... 本文利用主成分提取-线性判别分析(PCA-LDA)模型对多环芳烃(Polycyclic Aromatic Hydrocarbons,PAHs)的致癌性进行分类,与致癌性有关的多环芳烃的表面积、代谢活性区域中心碳原子的离域能、亲电活性区域中心碳原子的离域能以及分子脱毒区的总数四个参数作为模型的输入,用已知致癌性的67个样本作为训练集建立PCA-LDA模型,对10个预测集样本的致癌性进行预测,结果表明:致癌性按高(h)、低(l)、非(n)分类时预测准确率达100%。 展开更多
关键词 主成分分析 线性判别分析 多环芳烃 致癌性
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融合PCA与LDA变换的仿生人脸识别研究 被引量：8
12
作者 蒋加伏 袁承伟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第19期160-163,共4页
就基于PCA与LDA变换的传统人脸识别方法识别率低但特征提取过程中维数低和基于K-L变换的仿生人脸识别方法识别率高但在特征提取过程中维数过高的的问题,将两者的优点相结合,提出了一种基于PCA与LDA变换的仿生人脸识别新方法。通过PCA与... 就基于PCA与LDA变换的传统人脸识别方法识别率低但特征提取过程中维数低和基于K-L变换的仿生人脸识别方法识别率高但在特征提取过程中维数过高的的问题,将两者的优点相结合,提出了一种基于PCA与LDA变换的仿生人脸识别新方法。通过PCA与LDA变换对训练人脸样本进行特征提取,然后构建各类样本的覆盖区域。再通过判断待识别人脸特征在各覆盖区域的归属情况来识别人脸。实验收到了预期的效果,证明了方法的可行性。 展开更多
关键词 主成分分析(pca) 线性鉴别分析(lda) K-L变换 仿生模式识别 高维空间几何形体 同源连续性
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一种融合WPCA与WLDA的人脸识别方法 被引量：3
13
作者 范冠杰 陈万培 +1 位作者 陈才扣 王旻毅 《无线电通信技术》 2013年第5期89-92,共4页
提出了一种融合加权PCA与加权LDA的人脸识别方法。该方法将主成分分析(PCA)的优点和线性鉴别分析(LDA)的优点充分地融合在一起,以欧式距离为参数的权函数w1使得PCA降维时加入类别差异从而得到最优投影矩阵,解决了PCA过程中使用最小距离... 提出了一种融合加权PCA与加权LDA的人脸识别方法。该方法将主成分分析(PCA)的优点和线性鉴别分析(LDA)的优点充分地融合在一起,以欧式距离为参数的权函数w1使得PCA降维时加入类别差异从而得到最优投影矩阵,解决了PCA过程中使用最小距离方法时识别精度相对低的缺点;以马氏距离为参数的权函数w2使得LDA分类时,进一步扩大类间离散度,减小类内离散度。另外该方法在识别精度上比WPCA+LDA、PCA+WLDA、PCA+LDA算法都有很大的提高,通过在ORL、AR、FERET人脸库上的实验验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 主成分分析 线性鉴别分析 权函数 Wpca+Wlda
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基于PCA和LDA算法的人脸识别考勤管理系统的设计 被引量：4
14
作者 石红姣 《自动化与仪器仪表》 2018年第9期114-116,120,共4页
首先分析探讨了PCA算法以及LDA算法,针对所存在的问题提出了结合两种算法的人脸识别方法,并在在MATLAB中的实现。在此基础上,本文进一步将该方法融入到考勤管理系统中,以此提出人脸识别考勤管理系统的设计方案,包括系统总体架构设计、... 首先分析探讨了PCA算法以及LDA算法,针对所存在的问题提出了结合两种算法的人脸识别方法,并在在MATLAB中的实现。在此基础上,本文进一步将该方法融入到考勤管理系统中,以此提出人脸识别考勤管理系统的设计方案,包括系统总体架构设计、功能模块设计以及数据库设计等。最后通过系统测试证明,本文所设计的基于PCA和LDA算法的人脸识别考勤管理系统,能够对不同光线、角度等情况下的人脸信息进行有效识别,达到了预期的设计要求。 展开更多
关键词 pca算法 lda算法 人脸识别 考勤管理
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基于多通道Log-Gabor小波与（2D）~2 PCALDA的人脸识别方法 被引量：5
15
作者 火元莲 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第11期2970-2973,共4页
为了降低光照变化对基于子空间的人脸识别方法性能的影响,结合多通道Log-Gabor策略与(2D)2 PCALDA特征提取方法,提出了一种新的人脸识别方法。将不同尺度与方向作为独立通道,在每个通道内采用(2D)2 PCALDA对人脸图像的Log-Gabor表示进... 为了降低光照变化对基于子空间的人脸识别方法性能的影响,结合多通道Log-Gabor策略与(2D)2 PCALDA特征提取方法,提出了一种新的人脸识别方法。将不同尺度与方向作为独立通道,在每个通道内采用(2D)2 PCALDA对人脸图像的Log-Gabor表示进行特征提取、分类,然后对各通道分类结果进行决策融合得到最终的类别归属。在CAS-PEAL-R1、ORL与Yale人脸数据库上的实验结果表明,该算法具有较好的识别性能。 展开更多
关键词 多通道Log-Gabor 主成分分析 线性判别式分析 (2D)2 pcalda 人脸识别
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改进PCA-LDA的人脸识别算法研究 被引量：7
16
作者 马帅旗 《陕西理工大学学报（自然科学版）》 2019年第2期62-66,共5页
针对主成分分析(PCA)未充分利用样本类别信息及线性鉴别(LDA)在小样本时识别率低的问题,提出了一种基于PCA和LDA相融合的人脸识别算法。该算法首先将输入人脸图像进行几何位置规范化和灰度分布均衡化预处理;然后利用PCA算法将人脸训练... 针对主成分分析(PCA)未充分利用样本类别信息及线性鉴别(LDA)在小样本时识别率低的问题,提出了一种基于PCA和LDA相融合的人脸识别算法。该算法首先将输入人脸图像进行几何位置规范化和灰度分布均衡化预处理;然后利用PCA算法将人脸训练图像投影到低秩特征子空间,利用LDA算法计算类间离散度大、类内离散度小的特征子空间,从而获得PCA-LDA的人脸融合特征空间;最后将训练样本、测试样本投影至融合的特征空间,并利用最近邻准则实现对测试样本的识别。实验结果表明,该算法能够有效融合PCA和LDA的优势,提高系统识别的鲁棒性和效率。 展开更多
关键词 主成分分析 线性鉴别分析 特征融合 几何归一化
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基于生物启发特征与PCA-LDA的人脸识别方法 被引量：2
17
作者 李国 穆国旺 睢佰龙 《河北工业大学学报》 CAS 北大核心 2013年第5期80-83,共4页
提出了一种基于生物启发特征的人脸识别算法.算法首先提取人脸图像的C1特征,然后利用PCA-LDA方法对其降维,最后,利用SVM进行识别.利用ORL人脸图像数据库对算法进行了验证,实验结果表明利用该方法可以得到很好的识别效果.
关键词 人脸识别 仿生特征 主成分分析 线性鉴别分析 支持向量机
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SERS结合PCA-LDA分析鉴别鸡肉中硝基呋喃类代谢物的混合残留 被引量：1
18
作者 郭红青 刘木华 +4 位作者 袁海超 赵进辉 陶进江 陈健 徐宁 《食品与机械》 北大核心 2019年第12期96-99,共4页
以纳米Au溶胶和NaCl溶液为活性增强基底,对鸡肉中残留的两种呋喃它酮代谢物(AMOZ)和呋喃妥因代谢物(AHD)进行表面增强拉曼光谱(SERS)快速检测技术研究。采用自适应迭代惩罚最小二乘法消除原始数据中的背景干扰,应用标准归一化进行光谱... 以纳米Au溶胶和NaCl溶液为活性增强基底,对鸡肉中残留的两种呋喃它酮代谢物(AMOZ)和呋喃妥因代谢物(AHD)进行表面增强拉曼光谱(SERS)快速检测技术研究。采用自适应迭代惩罚最小二乘法消除原始数据中的背景干扰,应用标准归一化进行光谱预处理,并结合主成分—线性判别方法(PCA-LDA)建立识别模型,得出模型校正集的判别正确率为90.48%,预测集的判别正确率为94.29%。研究表明,SERS技术与PCA-LDA相结合可以有效地鉴别出鸡肉样本中残留的AMOZ和AHD。 展开更多
关键词 表面增强拉曼光谱法 主成分—线性判别分析 鸡肉 呋喃它酮代谢物 呋喃妥因代谢物
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基于2D-PCA的两级LDA人脸识别方法 被引量：3
19
作者 王友钊 潘芬兰 黄静 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第9期243-247,共5页
线性鉴别分析(LDA)小样本问题的已有解决方法在构造最优投影子空间时未完整利用LDA的4个信息空间,为此,提出一种基于二维主成分分析(2D-PCA)的两级LDA人脸识别方法。采用减法运算对样本类内散度矩阵和类间散度矩阵的特征值矩阵求逆,以... 线性鉴别分析(LDA)小样本问题的已有解决方法在构造最优投影子空间时未完整利用LDA的4个信息空间,为此,提出一种基于二维主成分分析(2D-PCA)的两级LDA人脸识别方法。采用减法运算对样本类内散度矩阵和类间散度矩阵的特征值矩阵求逆,以解决小样本问题,并连续应用Fisher准则和修改后的Fisher准则连接2个投影子空间,获取包含LDA的4个信息空间的最优投影方向,利用2D-PCA对输入样本做预处理,以减少计算复杂度。在ORL和YALE人脸库上的实验结果表明,该方法虽然训练时间略有增加,但识别率分别为92.5%和95.8%,优于其他常用LDA算法。 展开更多
关键词 线性鉴别分析 直接线性鉴别分析 二维主成分分析 小样本问题 人脸识别 特征提取
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基于非接触式拉曼光谱分析人血与犬血的PCA-LDA鉴别方法 被引量：13
20
作者 郑祥权 廖鑫 +1 位作者 徐溢 洪明坚 《高等学校化学学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期575-582,共8页
将拉曼光谱分析法与数理统计方法有机结合,构建人血与犬血种属判别模型,实现了不同种属血液样本的高效无损鉴别.采用拉曼光谱的无损测试模式对血液样本进行测试,考察了抗凝管管材、聚焦位置及曝光时间等对血液样本拉曼光谱的影响,在激... 将拉曼光谱分析法与数理统计方法有机结合,构建人血与犬血种属判别模型,实现了不同种属血液样本的高效无损鉴别.采用拉曼光谱的无损测试模式对血液样本进行测试,考察了抗凝管管材、聚焦位置及曝光时间等对血液样本拉曼光谱的影响,在激发波长为632.8 nm,光谱扫描范围为200~1800 cm-1,功率衰减率50%,曝光时间5 s及累加次数为2次的优化条件下,获得了无损检测条件下的血液样本拉曼光谱图.针对血液样本组分复杂、拉曼光谱信号基底背景高等问题,提出了基于小波变换去噪,进行分段多项式基线校正的预处理方法,有效解决了血液样本拉曼光谱谱图的高噪音和基线漂移问题.实验选择30例正常人血和33例比格犬血为样本训练集,5例正常人血和5例比格犬血为测试集,基于主成分分析法(PCA)联合线性判别法(LDA)模型,训练集分类正确率达到95.23%,盲测集分类正确率达90.00%.这种基于非接触式血液样本拉曼光谱和PCA-LDA判断模型的测试方法在进出口检验检疫等涉及血液无损鉴别的领域具有广泛的应用价值和前景. 展开更多
关键词 人血 犬血 非接触式拉曼光谱测试 主成分分析法-线性判别法
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