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基于PCA和欧式聚类的埋地排水管道声呐点云去噪技术
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作者 王寒涛 陈思宇 +2 位作者 孙红亮 商放泽 周达 《物探化探计算技术》 2026年第1期29-35,共7页
随着城市化进程的推进,地下排水管道满水运行现象日益增多,传统检测手段难以适应满水环境中的管道健康评估。声呐检测技术为高水位和满水排水管道的健康评估提供了新的解决方案,但其生成的点云数据常伴随噪声。笔者提出了一种基于PCA和... 随着城市化进程的推进,地下排水管道满水运行现象日益增多,传统检测手段难以适应满水环境中的管道健康评估。声呐检测技术为高水位和满水排水管道的健康评估提供了新的解决方案,但其生成的点云数据常伴随噪声。笔者提出了一种基于PCA和自适应欧式聚类的点云去噪方法。首先利用PCA识别并拟合管道内壁的主成分,随后通过自适应欧式聚类去除噪声并提取沉积线,保留了管道的关键结构特征。通过东莞市排水管道的实地应用验证,结果表明该方法能够有效提升声呐点云数据的质量,准确提取管道壁与沉积线,满足工程需求。 展开更多
关键词 排水管道 声呐点云 pca 自适应欧式聚类 去噪 沉积检测
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Reduction of iron oxide nanoparticles by Geobacter sulfurreducens PCA involves outer membrane proteins and secreted redox-active substances
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作者 Yifan Cui Xiaoyan Zhang +7 位作者 Peijie Yang Yanwei Liu Maoyong Song Yingying Guo Wentao Jiao Yongguang Yin Yong Cai Guibin Jiang 《Journal of Environmental Sciences》 2026年第1期767-774,共8页
Fe reducing bacteria(FRB),through extracellular electron transfer(EET)pathway,can reduce Fe(III)nanoparticles,thereby affecting the migration,transformation,and degradation of pollutants.However,the interaction of Fe(... Fe reducing bacteria(FRB),through extracellular electron transfer(EET)pathway,can reduce Fe(III)nanoparticles,thereby affecting the migration,transformation,and degradation of pollutants.However,the interaction of Fe(III)nanoparticles with the most commonly identified FRB,Geobacter sulfurreducens PCA,remains poorly understood.Herein,we demonstrated that the synergistic role of outer membrane proteins and periplasmic proteins in the EET process for-Fe_(2)O_(3),Fe3O4,and𝛽α-FeOOH nanoparticles by construction of multiple gene knockout strain.oxpG(involved in the type II secretion system)and omcST(outer membrane c-type cytochrome)medi-ated pathways accounted for approximately 67%of the total reduction of𝛼α-Fe_(2)O_(3) nanoparticles.The residual reduction of𝛼α-Fe_(2)O_(3) nanoparticles in∆oxpG-omcST strain was likely caused by redox-active substances in cell supernatant.Conversely,the reduction of dissolved Fe(III)was almost unaffected in∆oxpG-omcST strain at the same concentration.However,at high dissolved Fe(III)concentration,the reduction significantly decreased due to the formation of Fe(III)nanoparticles,suggesting that this EET process is specific to Fe(III)nanoparticles.Overall,our study provided a more comprehensive understanding for the EET pathways between G.sulfurreducens PCA and different Fe(III)species,enriching our knowledge on the role of microorganisms in iron biogeochemical cycles and remediation strategies of pollutants. 展开更多
关键词 Microbial Fe(III)reduction Fe(III)nanoparticles Extracellular electron transfer Redox-active substances Geobacter sulfurreducens pca
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基于有限元分析的PCA-LSTM模型预测PC梁桥长期性能
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作者 武东超 葛飞 +3 位作者 方圆 闫鑫 任雪枫 仝腾 《现代交通与冶金材料》 2026年第1期28-41,共14页
为准确且高效预测大跨(Prestressed Concrete, PC)桥梁的长期行为,提出一种结合长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)神经网络与主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)的代理模型。在桥梁有限元(Finite Element Analysis, ... 为准确且高效预测大跨(Prestressed Concrete, PC)桥梁的长期行为,提出一种结合长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)神经网络与主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)的代理模型。在桥梁有限元(Finite Element Analysis, FEA)模型中引入非线性徐变和混凝土开裂本构,准确模拟实桥持续下挠及开裂的长期行为。通过拉丁超立方抽样(Latin Hypercube Sampling, LHS)对5个研究变量(徐变系数,收缩系数,混凝土强度,预应力水平,环境湿度)进行抽样。从有限元分析结果中提取跨中挠度、预应力损失、开裂并构建数据库,并利用PCA技术将数据进行降维处理。引入LSTM神经网络,并使用定制的损失函数,有效预测不同变量下桥梁的长期行为。通过实桥分析,验证了所提PCA-LSTM代理模型在预测PC桥梁长期行为的准确性及鲁棒性。 展开更多
关键词 大跨度PC桥梁 长期行为 代理模型 主成分分析 长短期记忆网络
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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
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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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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
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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PCA和TOPSIS的植保无人机施药过程中施用人员的暴露量评估
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作者 冯大光 王铁良 《沈阳农业大学学报》 北大核心 2025年第6期83-91,共9页
[目的]植保无人机施药过程中虽然极大地减少了施用人员的药物暴露量,但施用人员仍不可避免地暴露于农药之下,为了给施用人员在施药过程中的个人操作方式或习惯提供合理化建议,达到减少身体暴露量从而降低暴露风险的目的,以植保无人机施... [目的]植保无人机施药过程中虽然极大地减少了施用人员的药物暴露量,但施用人员仍不可避免地暴露于农药之下,为了给施用人员在施药过程中的个人操作方式或习惯提供合理化建议,达到减少身体暴露量从而降低暴露风险的目的,以植保无人机施药过程中施用人员所着防护服各部位的暴露量为研究对象,对施用人员进行综合评价。[方法]采用嵌套设计,作物-玉米和水稻为一级因子,施用人员-无人机飞手和配药人员作为二级因子,施用人员所着防护服的身体部位为三级因子,取11个部位即11个水平。采用变异系数确定暴露量最容易控制的身体部位;采用相关系数确定身体部位暴露量之间的关联性;采用主成分分析和TOPSIS法对施用人员进行综合评价并应用层次聚类法进行聚类。[结果]后背和小腿部位的变异系数最大,属于最容易控制暴露量的身体部位;小臂和大臂部位的暴露量均值最大,变异系数较小,属于较难控制暴露量的身体部位;施用人员的大臂、小臂、后背和小腿之间的单位暴露量存在极显著的相关关系。分别应用主成分分析和TOPSIS法对施用人员的身体各个部位的单位暴露量进行综合评价时,12名施用人员的排序完全一致,应用层次聚类法进行聚类,分成3类时,具有统计学意义。[结论]3类中的高风险类施用人员需要注意全身防护;中风险类施用人员需要注意头部、颈部、小臂、前胸、大腿和手部的防护;低风险类施用人员保持当前的操作习惯即可。 展开更多
关键词 植保无人机 单位暴露量 变异系数 相关系数 主成分分析(pca) TOPSIS法 雷达图
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基于PCA-TOPSIS法的物流管理专业学生实践能力评价
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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-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
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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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基于PCA-Logistic回归模型的图像过曝光区域检测方法
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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-RF预测方便米饭品质模型的建立
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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的短跑运动员起跑蹬腿动作特征提取方法
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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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PCA-SVM算法在智能访客人脸识别系统中的应用及性能优化
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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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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:4
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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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基于CEEMDAN-PCA-AC-CNN模型的离心泵故障识别技术 被引量:2
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作者 李曈希 刘志龙 +3 位作者 罗骞 曾真 王钦超 聂常华 《核动力工程》 北大核心 2025年第1期265-272,共8页
为确保离心泵的长期健康稳定运行,对其进行在线监测与故障识别显得尤为重要。本文提出了一种基于自适应噪声的集合经验模态分解(CEEMDAN)-主成分分析(PCA)-自相关(AC)-卷积神经网络(CNN)的设备故障识别模型。首先将采集到的振动信号进行... 为确保离心泵的长期健康稳定运行,对其进行在线监测与故障识别显得尤为重要。本文提出了一种基于自适应噪声的集合经验模态分解(CEEMDAN)-主成分分析(PCA)-自相关(AC)-卷积神经网络(CNN)的设备故障识别模型。首先将采集到的振动信号进行CEEMDAN,对得到的内涵模态函数(IMF)分量进行判别,剔除噪声分量,重构第一轮去噪信号。再通过PCA对一轮去噪的信号进行二次降噪处理。然后将经历2次降噪处理后的信号进行AC处理,送入CNN作为输入数据,对模型进行训练。通过对某离心泵故障进行实验验证,结果表明:本文提出的方法相较于传统双层降噪结合CNN的算法、CEEMD-小波降噪-AC-CNN等算法具有更好的抗干扰性能与更快的模型收敛速度,具有更高的识别准确率与更好的鲁棒性,在同等量级下,识别准确率高达97.9%。 展开更多
关键词 自适应噪声的集合经验模态分解(CEEMDAN) 主成分分析(pca) 信号降噪 卷积神经网络(CNN) 故障识别
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基于PCA-LSTM模型的飞云江上游流域径流模拟
15
作者 刘玉耀 彭琼尹 《水利信息化》 2025年第3期65-72,共8页
为增强LSTM模型对流域径流模拟的可靠性和准确性,采用PCA方法提取飞云江上游流域气象要素时空特征,构建融合气象要素时空特性的深度学习水文模型PCA-LSTM,并对LSTM模型和不同主成分阈值下的PCA-LSTM模型在飞云江上游流域的适用性和鲁棒... 为增强LSTM模型对流域径流模拟的可靠性和准确性,采用PCA方法提取飞云江上游流域气象要素时空特征,构建融合气象要素时空特性的深度学习水文模型PCA-LSTM,并对LSTM模型和不同主成分阈值下的PCA-LSTM模型在飞云江上游流域的适用性和鲁棒性进行评估。结果表明:PCA-LSTM模型的纳什效率系数ENS达0.97以上,显著优于LSTM模型的0.89,相比LSTM模型,融合气象要素的PCA-LSTM模型在飞云江上游流域径流模拟中的应用效果更佳;主成分阈值的增加对提升PCA-LSTM模型径流模拟效果的作用有限;PCA-LSTM模型在提升径流模拟效果的同时,其鲁棒性较LSTM模型有所下降。研究成果为流域尺度的高精度径流模拟提供可靠的技术工具与手段,为实现流域水资源精细化管理及防汛抗旱预警调度提供数据基础和决策支持。 展开更多
关键词 LSTM pca pca-LSTM模型 径流模拟 飞云江上游流域
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氢吗啡酮皮下PCA在中重度癌痛快速滴定中的临床应用 被引量:1
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作者 陈軻鑫 孙婧璇 +2 位作者 高翔 李航 陈建平 《中国疼痛医学杂志》 北大核心 2025年第4期310-314,共5页
50%以上的癌症病人存在不同程度的疼痛,尤其中晚期的癌症病人中70%以上存在中、重度的癌痛,其中一半以上的病人疼痛反复发作,难以控制[1],不仅给病人带来了身心痛苦,也对医师治疗策略提出了更高的要求。阿片类药物滴定是针对个体病人寻... 50%以上的癌症病人存在不同程度的疼痛,尤其中晚期的癌症病人中70%以上存在中、重度的癌痛,其中一半以上的病人疼痛反复发作,难以控制[1],不仅给病人带来了身心痛苦,也对医师治疗策略提出了更高的要求。阿片类药物滴定是针对个体病人寻找合适镇痛剂量的过程,首选口服吗啡滴定。但口服吗啡滴定过程中药物达峰时间较长,滴定周期延长,不能满足中重度癌痛病人的治疗需求[2]。因此迫切需要寻找一种能更快速控制疼痛,操作便捷,且能够缩短滴定周期的治疗方法。 展开更多
关键词 氢吗啡酮 皮下pca 快速滴定 中重度 癌痛
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基于PCA的人脸识别方法的比较研究 被引量:8
17
作者 齐兴敏 刘冠梅 《现代电子技术》 2008年第6期77-79,共3页
主成成份分析(PCA)方法是人脸识别技术中常用的一种一维特征抽取方法。传统PCA方法用于人脸识别常常面临图像维数高,直接计算量的问题。为了解决这2个问题,人们对PCA进行了改进,提出并实现了多种基于PCA的人脸识别。对3种基于PCA的人脸... 主成成份分析(PCA)方法是人脸识别技术中常用的一种一维特征抽取方法。传统PCA方法用于人脸识别常常面临图像维数高,直接计算量的问题。为了解决这2个问题,人们对PCA进行了改进,提出并实现了多种基于PCA的人脸识别。对3种基于PCA的人脸识别方法做了理论上的研究和实验上的性能比较。实验结果表明PCA+2DPCA是其中综合效果最好的一种方法。 展开更多
关键词 pca 人脸识别 2Dpca pca+2Dpca
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基于PCA+2DPCA的人脸识别方法分析 被引量:3
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作者 谭子尤 梁靖 《吉首大学学报(自然科学版)》 CAS 2011年第3期55-58,共4页
阐述了基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和二维主成分分析(2DPCA)的人脸识别方法,分析了该方法在矩阵理论中的来源和算法,提出了PCA+2DPCA分析方法,并采用2DPCA求出特征向量,PCA进行最优压缩,从而降低了维数.
关键词 线性变换 人脸识别 pca 2Dpca pca+2Dpca
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基于改进的加权分块2D-PCA人脸识别技术的研究 被引量:3
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作者 余元辉 邓莹 《河南农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第4期500-504,共5页
比较了PCA(Principal Component Analysis)和2D-PCA(Two-Dimensional Principal Component Analysis)人脸识别算法。在2D-PCA的基础上提出了一种改进算法,即基于整体区域、感兴趣区域与非感兴趣区域的加权分块2D-PCA算法。该算法借助权... 比较了PCA(Principal Component Analysis)和2D-PCA(Two-Dimensional Principal Component Analysis)人脸识别算法。在2D-PCA的基础上提出了一种改进算法,即基于整体区域、感兴趣区域与非感兴趣区域的加权分块2D-PCA算法。该算法借助权值的动态调整,最终实现了最优解。基于知名脸库ORL设计实验来验证文中提出的改进的加权分块2D-PCA算法。分析试验结果表明,发现本算法识别率达到97.5%,较PCA算法提高21.66%,较2D-PCA算法提高10.08%,进一步证实本算法较PCA和2D-PCA显著提高了人脸识别的准确率。 展开更多
关键词 人脸识别 pca 2D-pca 分块pca 特征矩阵
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基于spatial PCA降维的卵巢癌空间转录组数据空间域识别
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作者 刘改琴 杨琪 +5 位作者 田雅昕 贾聪聪 房瑞玲 余红梅 张岩波 曹红艳 《中国卫生统计》 北大核心 2025年第6期843-848,855,共7页
目的探讨空间主成分分析(spatial principal component analysis,spatial PCA)在卵巢癌(ovarian cancer,OC)空间转录组学数据空间域识别中的应用,识别在基因表达和组织学上空间一致的区域,检测不同组织区域基因表达的异质性。方法采用sp... 目的探讨空间主成分分析(spatial principal component analysis,spatial PCA)在卵巢癌(ovarian cancer,OC)空间转录组学数据空间域识别中的应用,识别在基因表达和组织学上空间一致的区域,检测不同组织区域基因表达的异质性。方法采用spatial PCA对卵巢癌10x空间转录组学数据进行空间域识别,并与BASS、STAGATE两种空间域识别方法作比较;绘制RGB图可视化降维后的低维成分;筛选空间可变基因(spatially variable genes,SVGs),进行差异表达(differential expression,DE)分析和功能富集分析。结果spatial PCA识别出8个卵巢癌空间域,RGB图像显示空间域识别结果对数据缩放稳定,且相邻区域颜色相似;检测到每个空间域SVGs数量范围为112~2928个,筛选出差异具有统计学意义的1个GO生物学过程和3个蛋白质复合物。结论spatialPCA可以更准确地识别空间域聚类,筛选出的潜在生物标志物及通路,为卵巢癌的异质性研究及针对性治疗提供了依据。 展开更多
关键词 spatial pca降维 空间转录组 空间域识别 卵巢癌
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