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基于PCAS的巨厚煤层软弱覆岩采动裂隙分布规律研究
1
作者 杨学孟 《能源与环保》 2025年第10期247-254,260,共9页
目前深埋软弱覆岩条件下巨厚煤层回采的覆岩裂隙分布规律尚不明确。以新疆准东煤田B1巨厚煤层软弱覆岩为研究对象,综合运用理论分析、UDEC离散元数值模拟、PCAS裂隙定量分析及现场钻孔窥视实测方法,探究该类覆岩条件下垮落带与导水裂隙... 目前深埋软弱覆岩条件下巨厚煤层回采的覆岩裂隙分布规律尚不明确。以新疆准东煤田B1巨厚煤层软弱覆岩为研究对象,综合运用理论分析、UDEC离散元数值模拟、PCAS裂隙定量分析及现场钻孔窥视实测方法,探究该类覆岩条件下垮落带与导水裂隙带的发育高度及演化规律,重点分析B1巨厚煤层首分层18 m开采后的覆岩运移及裂隙发育特征。研究结果表明,软弱覆岩破坏演化过程可分为3个阶段,即缓慢增长阶段(0~80 m)、快速增长阶段(120~160 m)和稳定平衡阶段(200~240 m)。当开采至120 m时,覆岩基本顶发生破断,导致覆岩剧烈下沉;随着开采范围扩大,软弱覆岩促使采空区顶板整体下沉压实,覆岩裂隙以竖直拉伸贯穿裂隙为主,水平离层裂隙发育较弱。研究证实,PCAS裂隙定量分析法能有效揭示采动裂隙分布规律,同时发现巨厚煤层软弱覆岩采动裂隙分布具有独特性,其“两带”发育高度低于中硬/坚硬覆岩条件,覆岩整体下沉主导裂隙闭合过程,且主关键层对导水裂隙带上限具有控制作用。研究成果可为西部矿区类似条件矿井的覆岩破坏预测与灾害防控提供理论依据。 展开更多
关键词 软弱覆岩 巨厚煤层 采动裂隙分布 pcas裂隙识别
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基于主成分方法研究钢纤维增强混凝土劈裂破坏的损伤机制 被引量：2
2
作者 李涛 任会兰 +2 位作者 宁建国 宋水舟 檀日晶 《振动与冲击》 北大核心 2025年第1期221-231,共11页
研究钢纤维混凝土劈裂破坏的细观损伤机制,对在役钢纤维混凝土结构的健康检测具有重要意义。通过多通道声发射系统,采集混凝土和钢纤维混凝土试件(钢纤维含量分别为15和45 kg/m 3)劈裂破坏过程中的声发射信号,并结合主成分分析法和k-me... 研究钢纤维混凝土劈裂破坏的细观损伤机制,对在役钢纤维混凝土结构的健康检测具有重要意义。通过多通道声发射系统,采集混凝土和钢纤维混凝土试件(钢纤维含量分别为15和45 kg/m 3)劈裂破坏过程中的声发射信号,并结合主成分分析法和k-means聚类算法,对混凝土和钢纤维混凝土的损伤特征进行分析。结果表明,钢纤维的加入抑制了混凝土中裂纹扩展,有效地改善了混凝土的峰后韧性;声发射计数和能量参数变化特征反映了钢纤维混凝土试件宏观变形、破坏的细观损伤演化过程。最后,识别出了钢纤维混凝土中砂浆基体开裂和钢纤维拉拔的两种损伤机制。与砂浆基体开裂相比,钢纤维拉拔产生的声发射信号具有计数高、幅值高、能量强和持续时间长的特征。 展开更多
关键词 钢纤维增强混凝土(SFRC) 声发射技术 主成分分析(PCA) K-MEANS聚类
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特征融合与BP神经网络结合的刀具磨损预测 被引量：1
3
作者 郭宏 徐延 +1 位作者 伊亚聪 胡孔耀 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第1期108-111,116,共5页
通过监测刀具磨损情况,能够有效应对生产加工中的意外状况。为了精确监测刀具的磨损状态,提出了一种多传感器特征融合及BP神经网络结合的刀具磨损预测方法。首先对工业加工中采集到的切削力、振动、声发射信号进行小波阈值去噪,然后在... 通过监测刀具磨损情况,能够有效应对生产加工中的意外状况。为了精确监测刀具的磨损状态,提出了一种多传感器特征融合及BP神经网络结合的刀具磨损预测方法。首先对工业加工中采集到的切削力、振动、声发射信号进行小波阈值去噪,然后在时域、频域和时频域内分析并提取特征,再将融合后的各类传感器特征使用Pearson相关系数和主成分分析(PCA)实现数据降维,最后将降维后的融合特征输入搭建好的BP神经网络,通过非线性仿真分析,从而实现刀具磨损量的预测。案例验证表明:与单一传感器预测相比,提出的多传感器特征融合的刀具磨损预测方法误差最小,且决定系数R2达到0.993。 展开更多
关键词 传感器 特征提取 小波去噪 PCA BP神经网络 磨损预测
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PCA尺度对地铁站建成环境与客流关联影响研究 被引量：1
4
作者 卢源 赵瑾 姚轶峰 《都市快轨交通》 北大核心 2025年第1期30-36,共7页
地铁站点周边建成环境影响客流量,但行人集水区(pedestrian catchment area,PCA)大小尚未统一。本研究旨在验证PCA大小是否影响地铁客流与建成环境相关性研究的结果值。以南宁市轨道交通1号线25个站点为例,选取居住人口、工作岗位、商... 地铁站点周边建成环境影响客流量,但行人集水区(pedestrian catchment area,PCA)大小尚未统一。本研究旨在验证PCA大小是否影响地铁客流与建成环境相关性研究的结果值。以南宁市轨道交通1号线25个站点为例,选取居住人口、工作岗位、商业设施等5个指标作为自变量,站点实际乘客量作因变量。采用OLS回归模型,对比不同PCA半径变量下模型拟合和影响因素的分析结果。地铁站点PCA不同范围的数据收集,对客流量与建成环境关系研究结果存在影响。针对南宁市,其PCA的半径取值为600 m,在地铁客流与建成环境相关性模型的拟合好于300 m和900 m。PCA范围会导致地铁客流与建成环境关联研究结果不一致。未来相关研究需针对不同PCA半径进行模型分析,根据拟合效果确定适宜的PCA尺度,提高研究准确性。 展开更多
关键词 城市轨道交通 行人集水区(PCA) 回归模型 建成环境 客流 南宁市
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基于多重相似性和增强注意力预测药物-靶标相互作用
5
作者 王伟 余梦雪 +5 位作者 孙斌 万仕彤 刘栋 周运 张红军 王鲜芳 《河南师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期99-107,共9页
在新药发现和药物重定位研究中,发现药物与靶标之间的相互作用是重要的研究内容.针对药物与靶标相互作用网络,提出一种基于多重相似性和增强注意力机制的图卷积神经网络模型(RSGCN)预测药物-靶标相互作用.首先,提出了多重相似性来捕捉... 在新药发现和药物重定位研究中,发现药物与靶标之间的相互作用是重要的研究内容.针对药物与靶标相互作用网络,提出一种基于多重相似性和增强注意力机制的图卷积神经网络模型(RSGCN)预测药物-靶标相互作用.首先,提出了多重相似性来捕捉网络结构特征,以充分利用节点间的直接或间接关系.然后,通过PCA降维减少相似性噪声对实验结果的影响.最后,采用图卷积神经网络(graph convolution neural network,GCN)获得节点嵌入表示,并融入基于注意力的增强层,通过增强注意力机制获得节点间的注意力权重,能够高效地预测药物与靶标之间的相互作用.在黄金标准数据集上的实验结果表明RSGCN模型具有较好的性能. 展开更多
关键词 图卷积神经网络(GCN) 多重相似性 PCA 增强注意力机制 药物-靶标相互作用
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基于引力模型的郊野公园吸引力评价
6
作者 张帆 刘雨菲 +1 位作者 仇羽倩 邱冰 《南京林业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期233-240,共8页
【目的】明确郊野公园吸引力的影响因素,构建专项评价体系,为提高郊野公园的到访率和使用率提供理论依据,以更好地发挥郊野公园的绿地效益。【方法】构建推力、拉力、阻力三维分析框架,研究游客对郊野公园吸引力的全过程评价。选取南京... 【目的】明确郊野公园吸引力的影响因素,构建专项评价体系,为提高郊野公园的到访率和使用率提供理论依据,以更好地发挥郊野公园的绿地效益。【方法】构建推力、拉力、阻力三维分析框架,研究游客对郊野公园吸引力的全过程评价。选取南京市4个建设较完善的郊野公园开展问卷调查,运用SPSS 22.0软件对数据进行因子分析和主成分分析,借助计算公式得出各指标和因子的权重,再将权重与各项指标得分代入引力模型以获取综合评价得分,并与游客打分和网络评分作比较。【结果】在推力维度中,放松身心、社交与认知体验以及自我与成就因子的影响程度相近,其中自我与成就、社交与认知体验的影响程度略高;在拉力维度里,自然环境、科普教育和服务设施的影响程度较高;在阻力维度中,时间与经济成本的影响程度较高。基于引力模型得出的吸引力得分与游客打分、网络评分结果大体一致,这表明构建的郊野公园吸引力评价体系可指导郊野公园的规划设计与改造提升。【结论】构建了有别于其他类型绿地的郊野公园特有的吸引力评价体系;从推力、拉力、阻力3方面展开的评价体系拓宽了郊野公园游客评价的视角;依据权重结果提出的吸引力提升策略,为增加郊野公园客流量和使用率提供了依据。 展开更多
关键词 郊野公园 吸引力评价 引力模型 因子分析 主成分分析(PCA)
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应用二维经验模分解(2D-EMD)-主成分分析(PCA)组合模型定量圈定与评价胶东金与关键金属找矿靶区
7
作者 陈永清 郑澳月 +2 位作者 费金娜 赵婕 赵鹏大 《地学前缘》 北大核心 2025年第1期266-282,共17页
近年来,随着制造业和全球经济发展,全球对矿产资源的需求量大幅上升,迫切需要研究和开发新方法来勘探未发现矿产资源。然而,多阶段的成矿作用使成矿元素在地质单元内的分布呈现出复杂的叠加特征,而且大多数矿产常常伴生多种元素。本研... 近年来,随着制造业和全球经济发展,全球对矿产资源的需求量大幅上升,迫切需要研究和开发新方法来勘探未发现矿产资源。然而,多阶段的成矿作用使成矿元素在地质单元内的分布呈现出复杂的叠加特征,而且大多数矿产常常伴生多种元素。本研究将二维经验模分解(2D-EMD)与主成分分析(PCA)相结合,基于胶东金多金属矿集区水系沉积物地球化学数据,提取局部和区域多元素组合异常分量,从多阶段成矿过程产生的复杂叠加异常中识别找矿靶区。研究结果表明:(1)通过PCA建立了Au-Ag-Cd和Be-La-Mo-Nb-Th-U-Y两种多元素组合;(2)应用2D-EMD从主成分得分分别识别多元素成矿组合局部和区域异常分量;(3)局部异常分量可用于识别Au-Ag-Cd和Be-La-Mo-Nb-Th-U-Y找矿靶区,区域异常分量可识别高背景带。结合局部异常分量和花岗岩的空间分布,推断Au-Ag-Cd矿化与玲珑花岗岩和郭家岭花岗闪长岩侵入有关,Be-La-Mo-Nb-Th-U-Y矿化与郭家岭花岗闪长岩侵入体和伟德山二长岩侵入体侵入有关,郭家岭花岗闪长岩岩体具有贵金属和关键金属双重成矿特征。 展开更多
关键词 2D-EMD PCA 多元素组合异常分量 胶东金多金属矿集区
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基于FTIR、RS光谱结合化学计量学鉴别白矾真伪及其不同炮制品
8
作者 杨辛欣 黄梓骏 +4 位作者 李世昌 康爽 徐天艺 杨波 于澎 《中成药》 北大核心 2025年第10期3510-3517,共8页
目的鉴别白矾真伪及其不同炮制品。方法傅里叶变换红外光谱(FTIR)和拉曼光谱(RS)分别对正伪品及枯矾、蜡矾进行测定,建立指纹图谱,主成分分析(PCA)对数据进行处理,单一光谱和数据融合策略建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型和支持向量... 目的鉴别白矾真伪及其不同炮制品。方法傅里叶变换红外光谱(FTIR)和拉曼光谱(RS)分别对正伪品及枯矾、蜡矾进行测定,建立指纹图谱,主成分分析(PCA)对数据进行处理,单一光谱和数据融合策略建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型和支持向量机(SVM)模型,对样品进行判别分析。结果在PCA中,各组间样品难以完全区分;在PLS-DA和SVM模型中,RS数据展现出较高的稳定性和100%的判别准确率,并且优于经FTIR、RS光谱数据融合后的模型。结论光谱学结合化学计量学在白矾鉴别、质量研究中具有可行性,拉曼光谱在该药材真伪、不同炮制品鉴别中具有良好的适用性和发展潜力。 展开更多
关键词 白矾 真伪 炮制品 傅里叶变换红外光谱(FTIR) 拉曼光谱(RS) 主成分分析(PCA) 偏最小二乘判别分析(PLS-DA) 支持向量机(SVM)
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基于多变量CNN-LSTM神经网络的白家包滑坡位移预测
9
作者 秦世伟 何浩 +3 位作者 谢攀 罗柏程 张彤 戴自立 《应用基础与工程科学学报》 北大核心 2025年第5期1239-1247,共9页
滑坡是一种常见的地质灾害,严重威胁着人民生命财产安全.为减少滑坡带来的损失,对滑坡体位移的精准预测显得尤为关键.结合CNN神经网络和LSTM神经网络,采用PCA数据降维和贝叶斯优化超参数,建立了基于CNN-LSTM组合的多变量神经网络模型用... 滑坡是一种常见的地质灾害,严重威胁着人民生命财产安全.为减少滑坡带来的损失,对滑坡体位移的精准预测显得尤为关键.结合CNN神经网络和LSTM神经网络,采用PCA数据降维和贝叶斯优化超参数,建立了基于CNN-LSTM组合的多变量神经网络模型用于预测滑坡位移.以白家包滑坡为例,基于2017~2019年的12组监测数据,构建了单变量CNN-LSTM、多变量LSTM、多变量CNN以及多变量CNN-LSTM的滑坡位移预测模型.对比各模型预测精度,结果显示:在衡量模型性能的关键指标MAE、RMSE、MAPE和R^(2)以及测试集模型预测值和真实值的拟合度方面,多变量CNN-LSTM模型的滑坡位移预测结果均展现出显著优势.因此,该模型可为滑坡体位移的准确预测,以及滑坡灾害的预警预报和防灾减灾工作提供科学依据. 展开更多
关键词 CNN-LSTM神经网络 PCA数据降维 贝叶斯优化超参数 白家包滑坡 位移预测 多变量模型
原文传递
基于PCA-RF预测方便米饭品质模型的建立
10
作者 周显青 康招阳 +2 位作者 韩佳静 闫会杰 冯萧雨 《河南工业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期87-95,共9页
为了改善方便米饭在加工过程中品质不稳定的问题,缩短产品研发周期,采用主成分分析法(PCA)对方便米饭的外观品质(L^(*)、a^(*)、b^(*)、W、孔隙率、比容)、质构特性(硬度、黏性、弹性、咀嚼性、内聚性、回复性)、感官评价(气味、色泽、... 为了改善方便米饭在加工过程中品质不稳定的问题,缩短产品研发周期,采用主成分分析法(PCA)对方便米饭的外观品质(L^(*)、a^(*)、b^(*)、W、孔隙率、比容)、质构特性(硬度、黏性、弹性、咀嚼性、内聚性、回复性)、感官评价(气味、色泽、完整性、黏性、弹性、软硬度、总分)进行降维分类处理,然后利用降维后的数据以工艺参数为输入变量,综合评分为输出变量,建立随机森林(RF)预测模型;采用均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)以及决定系数(R^(2))评价回归预测模型的准确性以及模型对数据的拟合程度。结果表明:经过PCA降维后,方便米饭品质可分为优(1~<2)、良(0~<1)、中(-1~<0)、差(-2~<-1)4类;当RF算法中决策树的棵数为800,最大深度为5时,PCA-RF预测模型的预测误差最小、精度最高;PCA法降维得到的预测模型预测准确率优于LDA法;与PCA-BP、PCA-PLS和PCA-ELM预测模型相比,PCA-RF预测模型的MAE、MSE均最小,R^(2)为0.898,高于其他3种模型。所建立的PCA-RF模型预测效果好、误差小、精度高,具备较好的学习能力与泛化能力,可为方便米饭工业化生产的质量控制提供参考。 展开更多
关键词 大米 品质分析 数学建模 随机森林 PCA
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基于PCA-TOPSIS法的物流管理专业学生实践能力评价
11
作者 邹浩 李燕 +2 位作者 杨鹏 唐力翔 袁倩茹 《物流工程与管理》 2025年第2期156-159,共4页
学生实践应用能力是优化学习效果、解决社会问题、满足行业需求等的关键能力。从个人综合素质、学校内部因素、外部环境因素三方面构建了物流管理专业学生实践应用能力评估指标体系,并结合PCA和TOPSIS法对学生实践应用能力进行评估、排... 学生实践应用能力是优化学习效果、解决社会问题、满足行业需求等的关键能力。从个人综合素质、学校内部因素、外部环境因素三方面构建了物流管理专业学生实践应用能力评估指标体系,并结合PCA和TOPSIS法对学生实践应用能力进行评估、排序,最后通过数值算例验证了该方法的可行性。 展开更多
关键词 物流管理专业 实践应用能力 PCA TOPSIS 综合评估
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基于PCA-Logistic回归模型的图像过曝光区域检测方法
12
作者 陈涛 符均 +1 位作者 丁子硬 陈希 《制造业自动化》 2025年第4期40-47,共8页
针对过曝光区域检测问题,提出了一种基于主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)和Logistic回归的过曝光图像饱和像素检测方法。首先通过研究分析过曝光图像的显著性特征,提取了亮度及颜色特征、人类视觉修正的饱和度特征、空... 针对过曝光区域检测问题,提出了一种基于主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)和Logistic回归的过曝光图像饱和像素检测方法。首先通过研究分析过曝光图像的显著性特征,提取了亮度及颜色特征、人类视觉修正的饱和度特征、空间邻域特征、局部熵特征、灰度对比度特征等变量作为检测图像过曝光的初始指标;接着利用主成分分析方法对原始指标变量进行降维处理,然后利用建立的L2正则化的Logistic回归模型进行分析预测;最后与其他过曝光检测算法进行了对比分析,并在某安防监控图像中进行了过曝光区域检测效果验证。结果表明,该模型检测结果更具整体性,检测区域更紧凑,也更符合人眼对过曝光区域的视觉感知。 展开更多
关键词 过曝光图像 饱和像素检测 主成分分析(PCA) LOGISTIC回归分析
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基于PCA-BP神经网络的应急响应物资精准需求预测模型构建——以地震灾害响应初期的灾民生活物资需求为例
13
作者 李尧远 曲政澍 《灾害学》 北大核心 2025年第4期31-36,共6页
为提升灾害应急响应能力,实现响应初期应急物资精准供给,保障灾民基本生活需求,该文以我国部分地震灾害为例,收集地震数据,以紧急转移安置人口数量为预测目标,选取相关地震指标为影响因素,构建基于主成分分析(PCA)与反向传播(BP)神经网... 为提升灾害应急响应能力,实现响应初期应急物资精准供给,保障灾民基本生活需求,该文以我国部分地震灾害为例,收集地震数据,以紧急转移安置人口数量为预测目标,选取相关地震指标为影响因素,构建基于主成分分析(PCA)与反向传播(BP)神经网络的紧急转移安置人口数量预测模型。在此基础上,结合紧急转移安置人口数量与灾民生活物资需求的关系,建立物资需求预测模型。结果表明:该模型在在紧急转移安置人口预测方面具有更高的精度,能够较为准确估算紧急转移安置人口数量;在生活物资需求预测方面,经算例验证,该模型具备一定实践价值,可为应急响应初期的物资配置决策提供科学依据。 展开更多
关键词 应急响应 需求预测 地震 主成分分析法(PCA) 反向(BP)神经网络
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PCA-SVM算法在智能访客人脸识别系统中的应用及性能优化
14
作者 刘敏 丁俊美 +1 位作者 周沭玲 豆利 《电脑知识与技术》 2025年第3期24-26,38,共4页
文章研究了基于主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)算法的智能访客人脸识别系统。通过图像预处理、PCA降维和SVM分类,构建了一个优化模型。实验结果表明,该模型在ORL和自建数据集上均取得了比传统PCA方法更高的识别率和更快的匹配速度,... 文章研究了基于主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)算法的智能访客人脸识别系统。通过图像预处理、PCA降维和SVM分类,构建了一个优化模型。实验结果表明,该模型在ORL和自建数据集上均取得了比传统PCA方法更高的识别率和更快的匹配速度,有效降低了误报率,为智能访客系统的性能提升提供了技术支持。 展开更多
关键词 PCA SVM 访客系统 优化 人脸识别
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新能源汽车驱动电机冷却系统劣化故障预测
15
作者 柳炽伟 黄韵迪 《汽车安全与节能学报》 北大核心 2025年第2期277-285,共9页
提出一种主成分分析及粒子群优化支持向量机(PCA-GOA-LSSVM)的多分类器模型,用于尽早检测和预测新能源汽车驱动电机冷却系统的劣化,减少因冷却液温度过高导致的电机功率限制或停机状况的发生。其中主成分分析法(PCA)用于对故障特征进行... 提出一种主成分分析及粒子群优化支持向量机(PCA-GOA-LSSVM)的多分类器模型,用于尽早检测和预测新能源汽车驱动电机冷却系统的劣化,减少因冷却液温度过高导致的电机功率限制或停机状况的发生。其中主成分分析法(PCA)用于对故障特征进行降维重构处理,蝗虫算法(GOA)用来优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的参数。通过实车故障试验采集样本数据,分别输入至LSSVM预测模型、PCA-PSO-SVM及PCA-GOA-LSSVM模型,进行对比测试。结果表明:基于PCA-GOA-LSSVM的多分类器预测模型准确率达91.41%、精确率达86.25%,高于对比的预测模型,可准确提醒及时维护车辆及有效判断故障类型;该模型能够用于新能源汽车驱动电机冷却系统性能劣化预测和故障诊断中。 展开更多
关键词 新能源汽车 驱动电机冷却系统 故障预测 最小二乘支持向量机(LSSVM) 蝗虫算法(GOA) 主成分分析(PCA)
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基于多源数据分析的科技管理路径的选择与决策
16
作者 岳欢 姜洋 +1 位作者 郝冰玉 尉一平 《黑龙江科学》 2025年第11期153-155,共3页
基于多源数据分析视角提出一种科技管理路径构建方法,结合聚类分析、主成分分析(PCA)与AHP-TOPSIS联合决策模型对不同路径进行评估与优化。通过聚类分析识别出资源驱动型、市场导向型、人才集聚型与政策引导型四种科技管理路径及其在科... 基于多源数据分析视角提出一种科技管理路径构建方法,结合聚类分析、主成分分析(PCA)与AHP-TOPSIS联合决策模型对不同路径进行评估与优化。通过聚类分析识别出资源驱动型、市场导向型、人才集聚型与政策引导型四种科技管理路径及其在科研投入、创新产出、协同合作与政策响应等方面的差异。运用PCA分析提取出科研投入、创新产出与协同合作为关键影响因子,通过AHP-TOPSIS方法评估不同路径的权重与优劣势,得出市场导向型为最优管理路径,适用于创新驱动的地区等结论。 展开更多
关键词 科技管理路径 多源数据分析 聚类分析 主成分分析(PCA) AHP-TOPSIS
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基于PCA的短跑运动员起跑蹬腿动作特征提取方法
17
作者 沈营 章明辉 《河南财政金融学院学报(自然科学版)》 2025年第2期69-74,共6页
以提高短跑运动员起跑速度为目标,提出基于PCA的短跑运动员起跑蹬腿动作特征提取方法,降低特征提取的误差。选取含有CMOS传感器组件摄像头的机器视觉系统,采集短跑运动员的起跑蹬腿动作图像;利用LBP算法构建动作识别模型,通过对比图像... 以提高短跑运动员起跑速度为目标,提出基于PCA的短跑运动员起跑蹬腿动作特征提取方法,降低特征提取的误差。选取含有CMOS传感器组件摄像头的机器视觉系统,采集短跑运动员的起跑蹬腿动作图像;利用LBP算法构建动作识别模型,通过对比图像各像素灰度值与邻域像素灰度,获取图像灰度区间内的纹理信息,经直方图转换后,形成LBP动作样本特征矩阵;通过PCA算法K-L变换降低特征矩阵维数,通过“平均脸”法获取动作图像的“平均动作”,实现动作的特征提取。实验结果表明,该方法可有效提取起跑运动员起跑蹬腿动作特征,识别最大误差率不超过3.5%。 展开更多
关键词 短跑运动员 起跑蹬腿 动作特征 特征提取 PCA算法 旋转不变性 特征矩阵
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基于ISSA-XGBoost的数字孪生变电站故障监测
18
作者 何锐 梁智 +2 位作者 戈一航 凌行龙 王应宇 《科技和产业》 2025年第17期100-107,共8页
随着智能电网的快速发展,传统变电站的监控方式已难以满足现代电网对高效、准确监控的需求。针对传统变电站监控信息准确率较低的问题,提出基于ISSA-XGBoost(改进麻雀搜索算法-极端梯度提升树)的数字孪生变电站故障监测。首先基于八叉... 随着智能电网的快速发展,传统变电站的监控方式已难以满足现代电网对高效、准确监控的需求。针对传统变电站监控信息准确率较低的问题,提出基于ISSA-XGBoost(改进麻雀搜索算法-极端梯度提升树)的数字孪生变电站故障监测。首先基于八叉树空间分割和NURBS(非均匀有理B样条)三维数字孪生(DT)体建模技术,建立数字孪生变电站模型。通过主成分分析提取关键数据特征,降低数据集的复杂性。结合变电站的运行模式,建立XGBoost的状态监测模型,通过改进的麻雀搜索算法寻找XGBoost的超参数,弥补传统XGBoost人工设定超参数的不足。变电站状态监测正确率达到96.45%,相较传统XGBoost监测正确率提高了8.11%,训练时间缩短了4.8%,ISSA-XGBoost模型故障监测精度更高、速度更快。实践表明,该方法能够更精确地对变电站电气设备的故障进行监测。 展开更多
关键词 变电站 数字孪生(DT) 主成分分析(PCA) 麻雀搜索算法(SSA) 极端梯度提升树(XGBoost)
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51份黄瓜种质资源的果实质地分析及评价 被引量：1
19
作者 丁银 侯栋 +5 位作者 张东琴 陶海霞 岳宏忠 李亚莉 颉建明 王仕宝 《甘肃农业大学学报》 北大核心 2025年第1期128-137,共10页
【目的】通过对51份黄瓜种质资源质地数据分析,建立统一、标准的黄瓜果肉质地评价方法,以期为黄瓜食用品质评价和高品质育种提供理论依据。【方法】通过质构仪对51份黄瓜种质资源的黄瓜果实硬度、粘力、粘性、弹性、内聚性、咀嚼性等进... 【目的】通过对51份黄瓜种质资源质地数据分析,建立统一、标准的黄瓜果肉质地评价方法,以期为黄瓜食用品质评价和高品质育种提供理论依据。【方法】通过质构仪对51份黄瓜种质资源的黄瓜果实硬度、粘力、粘性、弹性、内聚性、咀嚼性等进行测定,并对相关指标进行主成分分析、相关性分析和聚类分析,并进行品尝试验,得出综合评价评分,筛选优质黄瓜。【结果】对黄瓜纵向面测试,其质地指标硬度、粘性、弹性、胶着性、内聚性、咀嚼性间均无显著差异,用黄瓜横切面测试,其质地指标有显著差异(P<0.05);通过对51份黄瓜样品主成分分析,累计方差贡献率达80.07%,建立黄瓜质地品质评价模型Y=0.606×Y_(1)+0.195×Y_(2),并计算综合得分,且得分与口感评价排序基本相同。通过聚类分析将供试品种分为4类:优等品质类群、良等品质类群、中等品质类群和差等品质类群。而对同一品种春季优于冬季质地品质。【结论】黄瓜果实纵向果肉均匀一致,在一定范围内任取一点,可代表整条黄瓜质地特性,得出质地品质好的品种有H21、H29、H23、H3、H30,得出黄瓜种质资源中质地品质好的类群是优等品质类群和良等品质类群。 展开更多
关键词 黄瓜 全质构分析(TPA) 主成分分析(PCA) 聚类分析 综合评价
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应用奇异值分解(SVD)-主成分分析(PCA)组合模型定量圈定与评价腾冲地块锡钨和铅锌多金属找矿靶区 被引量：3
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作者 郑澳月 费金娜 +3 位作者 陈永清 宁妍云 曹一琳 赵鹏大 《地学前缘》 北大核心 2025年第1期283-301,共19页
成矿元素或元素组在一个地质单元中的富集是成岩和成矿地质过程多阶段作用的产物。基于水系沉积物地球化学数据,主成分分析(principal component analysis,PCA)可识别成矿元素组。奇异值分解(singular value decomposition,SVD)可将成... 成矿元素或元素组在一个地质单元中的富集是成岩和成矿地质过程多阶段作用的产物。基于水系沉积物地球化学数据,主成分分析(principal component analysis,PCA)可识别成矿元素组。奇异值分解(singular value decomposition,SVD)可将成矿元素组主成分得分进一步分解为两个部分:(1)成矿元素组合区域异常分量,能够表征在地壳演化过程中,由各种地质作用(岩浆作用、沉积作用和/或变质作用)形成的有利于成矿的高背景区域;(2)成矿元素组合局部异常分量,能够表征成矿作用引起的,叠加在成矿元素组合区域异常分量之上的成矿元素组合局部异常分量,应用局部异常分量能够识别找矿靶区。本次研究,首先基于国家1∶200000水系沉积物地球化学数据,应用主成分分析建立不同类型的成矿元素组;其次,利用SVD从成矿元素组的主成分得分中识别出不同类型成矿过程引起的成矿元素组合局部异常分量;最后,应用局部异常分量识别找矿靶区。最终在腾冲地块圈定15处找矿靶区,其中Sn-W找矿靶区8处,Pb-Zn-Ag找矿靶区7处。预测Sn-W潜在资源量915 Mt,Pb-Zn-Ag潜在资源量792 Mt。 展开更多
关键词 SVD PCA 成矿元素组合异常分量 地球化学块体 锡钨和铅锌多金属矿 腾冲地块 西南地区
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