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题名时空RPCA在复杂场景下的运动目标检测
被引量：5
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作者
张超婕
余勤
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机构
四川大学电气信息学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第1期197-202,共6页
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文摘
在复杂动态背景下,鲁棒主成分分析模型(RPCA)容易将背景中动态背景误判为前景运动目标,导致运动目标检测精度不高。为解决该问题,提出一种基于非凸加权核范数的时空低秩RPCA算法。使用非凸加权核范数替代传统的核范数进行低秩约束,在观测矩阵上通过拉普拉斯特征映射得到时空图拉普拉斯矩阵,将得到的时空图拉普拉斯矩阵嵌入低秩背景矩阵以保持背景对噪声和离群值的鲁棒性。实验结果表明,所提模型在复杂场景中能较准确检测出运动目标。
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关键词
鲁棒主成分分析
非凸加权核范数
时空低秩rpca算法
拉普拉斯特征映射
运动目标检测
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Keywords
robust principal component analysis
non-convex weighted nuclear norm
spatiotemporal low-rank rpca algorithm
Laplacian eigenmap
moving target detection
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于MIMIC算法和RPCA的混合蚁群优化算法
被引量：2
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作者
官娟
刘国华
刘天祺
秦健
张淼森
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机构
东南大学数学学院
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出处
《南京信息工程大学学报（自然科学版）》
CAS
2020年第5期569-576,共8页
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基金
国防科技创新特区项目(2019)。
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文摘
为提高连续域上蚁群算法的寻优性能,降低决策变量之间的相关性,设计一种基于MIMIC算法和RPCA的连续域上蚁群优化算法.本文首先介绍连续域上的蚁群算法;然后根据一些处理多变量相关性的方法,给出有效相关性的定义;接着提出一种基于MIMIC算法和RPCA的混合蚁群算法;最后,通过对标准测试函数进行优化求解实验,将所得结果与连续域上的蚁群优化算法相比较,可知该算法在寻优能力和收敛性方面都有明显的提高,是一种有效的优化算法.
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关键词
蚁群优化算法
变量相关性
MIMIC算法
鲁棒主成分分析(rpca)
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Keywords
ant colony optimization algorithm
variable correlation
MIMIC algorithm
robust principal component analysis(rpca)
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于优化相对主元分析的铝电解槽况诊断
被引量：1
- 3
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作者
黄迪
李太福
易军
田应甫
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机构
重庆科技学院安全工程学院
重庆科技学院电气与信息工程学院
重庆大学自动化学院
中国电力投资集团公司重庆天泰铝业有限公司
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第8期2429-2433,2437,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51374268
51075418
+4 种基金
61174015)
重庆市自然科学基金计划重点项目(cstc2012jjB40006
cstc2013jjB40007)
重庆市教委科学技术研究项目(KJ121410)
重庆高校创新团队建设计划项目(KJTD201324)
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文摘
针对影响铝电解槽状态的参数较多且耦合性强、建立诊断模型的计算量巨大、诊断精度有限等问题,提出一种基于优化相对主元分析(ORPCA)的铝电解槽况诊断方法。利用相对主元分析(RPCA)方法在进行特征选择时的降维优势,提出一种有效的准则以确定主元的相对权重。通过遗传算法(GA)构造误报率适应度函数,考察观测样本在主元空间和残差空间里投影的变化,以获得搜索区域内最优的相对转换矩阵,使Hotelling's T2检验和预测平方差(SPE)检验的误报率降低到最小。对某厂170 kA大型预焙槽的样本进行检验,实验结果表明,该方法在置信度为95%和97.5%时,T2检验误报率分别为16.79%和9.77%,SPE检验误报率分别为4.01%和1.75%。与同类算法相比,所提方法不但能准确诊断出铝电解槽中出现的异常状态,而且明显降低T2检验和SPE检验中出现误报的概率。
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关键词
相对主元分析
相对转换矩阵
遗传算法
铝电解槽
故障诊断
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Keywords
Relative Principal Component Analysis （rpca）
relative transform matrix
Genetic algorithm （GA）
aluminum reduction cell
fault diagnosis
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分类号
TP206.3
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于多元统计分析的双电磁比例方向阀故障诊断
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作者
朱鑫达
刘超
王俊奇
刘振
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机构
江苏大学
镇江四联机电有限公司
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出处
《机械制造与自动化》
2022年第5期211-215,共5页
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基金
江苏省333高层次人才培养计划项目(GY2018013)
镇江市重点研发项目(gy2015037)。
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文摘
为了快速诊断电液伺服阀的故障,通过采集、区分这类数量繁多阀的各故障类别,提出基于多元统计分析的故障诊断模型。描述双电磁比例方向阀的原理和结构;建立一种基于PCA的决策故障诊断模型;以电流、电压、内漏等数据作为样本输入,以相对应决策结果作为输出;用MUTLAB仿真模拟结果,与以原始PCA算法建立的模型相比,本RPCA算法检测精度更高,训练速度较快。
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关键词
电液伺服阀
多元统计分析
故障诊断
决策诊断模型
rpca算法
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Keywords
electro hydraulic servo valve
multivariate statistical analysis
fault diagnosis
decision diagnosis model
rpca algorithm
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分类号
TP277.3
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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