文章-世纪中文出版社

基于PCA-COWA-灰色定权聚类的工程项目BIM应用能力评价下载：59 浏览：357

孙斐赵金先孟玮蒋克洁《建筑与工程管理》 2020年4期

摘要:

针对工程项目BIM应用能力的测评问题，借助德尔菲法确定影响指标要素集，利用主成分分析对25个指标要素进行降维处理。结合相关研究文献和实际工程，从项目目标维度对9个主成分变量进行整合，进而构建出包括5个一级指标和17个二级指标的BIM技术应用能力评价指标体系。通过COWA算子对指标赋权，建立基于灰色定权聚类分析法的BIM应用能力评价模型对工程项目进行测评，确定出各评价值与等级间的对应关系，识别出薄弱环节。将模型运用到青岛地铁X号线一期项目中，结果表明该项目BIM应用能力为较强等级，在信息管理和安全管理两方面的BIM应用力相对强，从而验证该模型具有可行性和有效性。

尿液PCA3基因检测在前列腺癌诊断中的临床意义下载：51 浏览：220

蒲永昌汪勇杨舸郭钏刘林海张仰《肿瘤研究》 2018年12期

摘要:

[目的]检测尿液前列腺癌基因3(PCA3)在前列腺癌中的表达水平，探究其在前列腺癌诊断中的临床意义。[方法]纳入2013年5月至2016年5月因血清前列腺特异性抗原(PSA)升高或直肠指诊异常而于我院治疗的138例患者，采集患者前列腺按摩后所得初始尿液并行病理诊断，其中前列腺癌43例、前列腺增生71例，其余泌尿结石24例作为对照组，采用RTC-PCR半定量法测定尿液PCA3表达情况，并据此计算PCA3评分，分析不同PCA3评分截断值对前列腺癌的诊断效能。[结果]三组间尿液PCA3 m RNA水平、尿液PCA3评分差异具有统计学意义(P<0.05)。前列腺癌尿液PCA3 m RNA水平、尿液PCA3评分显著性高于良性前列腺增生和对照组(P<0.05)；而良性前列腺增生和对照组间差异无统计学意义(P>0.05)。PCA3评分截断值35时最佳，其敏感度、特异性分别为86.3%、69.8%。[结论]尿液PCA3基因检测结合合理的尿PCA3评分截断值，能够有效诊断前列腺癌，并减少术前不必要的穿刺活检。

基于PCA主成分分析和K-means算法的汽车行驶工况数据量化研究下载：47 浏览：394

王沛陈劲杰《软件工程研究》 2020年7期

摘要:

随着我国经济的快速发展,从汽车大国到汽车强国的逐步转变,汽车数量也急剧增加。本文针对轻型汽车实际道路行驶采集的数据(采样频率1Hz),处理为各个运动学片段,采用PCA结合K-means++聚类方法,对处理后数据样本进行降维处理,分析其中主要特征成分,将各运动学片段依据综合特征指标归类,计算主要特征参数,使用相关系数筛选典型特征片段。构建典型汽车行驶工况曲线。使用K-means聚类处理数据段,计算处理结果并分析与总体样本特征偏差范围,判断工况曲线构建的合理性,是否符合世界WLTC工况标准。结合汽车标准行驶工况比较分析综合特征指标差异。

PCA算法在课堂评价中的应用分析下载：67 浏览：457

李莎《数据与科学》 2020年12期

摘要:

为了简化教学评价工作,将PCA算法应用在教学评价中。在确认了评价指标有效性、专家评教一致性的基础上,借助SPSS数据分析软件,对评价指标进行降维、去冗余,用少量综合指标来反映原始指标信息,最终提取出综合评价模型。通过评价模型得分情况,教师可以改善教学环节、调整教学策略,以提高教学质量。

基于PCA和模糊聚类的用电行为分析下载：68 浏览：374

赵嫚1，2，3 李英娜1，2 杨莉3 《数据与科学》 2020年4期

摘要:

随着智能电网的高速发展,电力系统中负荷数据高维度特性在数据分析过程中造成了数据冗余、聚类复杂、效率低等问题。基于此,本文提出利用主成分分析对负荷数据进行降维,提取主成分特征,并利用FCM聚类算法对负荷数据进行聚类分析,得出不同用电习惯下的负荷数据聚类曲线及不同类别用户的用电行为特征。仿真结果表明本文所提方法,在降低数据维度的同时提高了算法的效率,并为供电企业进行负荷预测、异常检测、差异化服务等提供了帮助。

基于PCA主成分分析和BP神经网络企业库存预测的研究下载：78 浏览：479

腾杨刚陈劲杰葛桂林《软件工程研究》 2018年12期

摘要:

近年来,人力资源和物流及仓储成本的不断攀升,导致零件制造成本不断上升,而准确的库存预测有助于企业据此调整生产计划,降低制造成本,有助于实现企业利润最大化。本文通过PCA主成分分析方法确定影响企业库存的因素,编写python代码分析出影响库存的主要因素,包括订单、当月销量等因素,提出JIT即零库存作为企业库存管理的发展方向。随后选取影响库存的因素,分析并计算相关网络参数,建立BP神经网络,用MATLAB编写预测算法,预测9月的库存,确认预测的合理性,验证了算法的有效性。

同轴电缆电容感测式水位传感器设计下载：388 浏览：416

薛瑄1 王宇1 王东1 张红娟2 高妍2 靳宝全1 《传感器研究》 2019年4期

摘要:

针对传统水位传感器在恶劣水质条件下存在可靠性不高、测量精度低的问题,文中提出一种同轴电缆电容式水位测量方法,以特殊构造同轴电缆作为传感敏感元件,研究其将水位转为电容参数的传感机理,采用PCAP01电容数字转换方案,运用拟合与水位标定算法,设计了同轴电缆电容感测式水位传感器。实验结果表明,传感器在0.1～1 m水位范围内的测量精度可达0.01 m,稳定性良好,可应用于恶劣水质环境下的水位测量。

基于PCA的核电站传感器状态监测方法研究下载：80 浏览：385

李伟彭敏俊刘永阔《核工业与技术》 2018年2期

摘要:

针对目前核电站中以物理冗余为主的传感器状态监测方法所存在的不足之处，提出了基于主元分析(PCA)的传感器状态监测方法，这种基于解析冗余的方法是对物理冗余方法的验证，解决了物理冗余方法不能实现传感器小漂移的监测，改善了冗余传感器组中多数传感器出现共模故障时，物理冗余监测方法可能给出错误融合结果的问题。使用核电站的真实传感器数据建立PCA监测模型，人为引入故障到测试数据中进行分析，仿真结果验证了文中提出的传感器状态监测模型的有效性。

基于PCA的核电站传感器状态监测方法研究下载：70 浏览：423

李伟彭敏俊刘永阔《航空航天学报》 2018年1期

摘要:

针对目前核电站中以物理冗余为主的传感器状态监测方法所存在的不足之处，提出了基于主元分析(PCA)的传感器状态监测方法，这种基于解析冗余的方法是对物理冗余方法的验证，解决了物理冗余方法不能实现传感器小漂移的监测，改善了冗余传感器组中多数传感器出现共模故障时，物理冗余监测方法可能给出错误融合结果的问题。使用核电站的真实传感器数据建立PCA监测模型，人为引入故障到测试数据中进行分析，仿真结果验证了文中提出的传感器状态监测模型的有效性。

一种提高认知无线Mesh网络性能的技术研究下载：59 浏览：290

马晓鑫1 辛向青1 展先彪1 刘佳琪2 《航空航天学报》 2020年4期

摘要:

近年来,数据的需求量大大的增加,如何能在有限的频谱下传送更多的数据,提高频谱的利用率问题成为人们关注的焦点,无线认知Mesh网络的出现及发展正是符合了这一要求。文中对无线感知技术中PCA算法进行了详细的研究,并结合MATLAB对PCA算法进行了实际的仿真,最终得出了利用PCA算法的降维技术能有效解决数据量大带来的计算、处理、分类等难题,是提高无线认知Mesh网络性能的一个有力措施。

基于PCA和GA算法优化最小二乘支持向量机的开关柜温度预测下载：32 浏览：226

张好勇张东亮赵雨刘景宇王正《电气学报》 2020年4期

摘要:

高压开关柜在变、配电系统中承担着保护、控制和分配电能的作用,其运行稳定性对电网安全稳定运行至关重要。针对影响开关柜温度因素众多以及最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归预测时最优参数的选择问题,提出基于主成分分析(PCA)和遗传算法(GA)优化的最小二乘支持向量机开关柜温度预测模型。主成分分析通过变量间相关性降低影响开关柜温度因素变量维数,加快模型训练速度;同时,利用遗传算法进行LS-SVM模型参数优化,提高开关柜温度预测准确度,并通过实例分析进行验证。

基于SVM与fMRI技术对精神分裂症的分类研究下载：63 浏览：486

朱亚飞付舒悦杨仕虎姚佩玲谭颖《计算机研究与应用》 2020年3期

摘要:

精神分裂症是一种常见的重型精神疾病。近年来,非侵入性核磁共振影像技术被广泛应用在精神分裂症的研究。目前,已经有大批的机器学习方法应用在核磁共振影像上,例如:KNN、SVM等。通过构建脑功能连接的方式对数据进行处理。在输入分类器之前,对特征进行归一化处理。归一化后再输入SVM分类器,在线性SVM分类器中,分类准确率最高达到78.5%。与传统的直接输入分类器的结果比较,分类准确率有较好的分类效果。该研究对精神分裂症的研究有一定意义,辅助医生诊断疾病。

语义值驱动的三维直立状态人体模型变形下载：59 浏览：488

任洋甫1，2 普园媛1 徐丹1 钱文华1 《建模与系统仿真》 2019年9期

摘要:

在医疗设备,服装设计,电影制作和电脑游戏中三维人体模型是不可或缺的元素,但是通过扫描等途径直接获取的人体模型在很多环境下并不能直接运用,因此需要对模型根据所处环境进行适度变形。研究三维人体模型变形方法,引入语义驱动模型的变形。通过测量模型骨骼关节点位置并得到身高、腿长及肩高等模型语义值,对模型进行PCA降维,建立模型语义值与模型矩阵之间的映射关系,调整相关语义值获得相应PCA权值,并且将PCA权值重新映射到模型矩阵得到变形后的模型。

基于改进的KPCA-PSO-WLSSVM在循环水腐蚀预测中的应用下载：44 浏览：298

秦雯《电气学报》 2019年7期

摘要:

针对石化现场腐蚀速率参数存在测量成本高、测量周期长的问题,结合国内外腐蚀研究现状提出了一种基于改进的自适应加权最小二乘支持向量机回归建模方法。该方法首先对数据进行整合处理,借助核主成分分析(KPCA)算法对整合后的数据进行主成分提取,依据处理好的数据建立LS-SVM模型;其次采用改进的加权算法对LS-SVM进行权值处理;然后采用全局搜索能力较强的混沌粒子群-模拟退火优化算法(CPSO-SA)对LS-SVM模型正则化参数和核宽度参数进行优化,提高模型的泛化能力;最后建立优化后的KPCA-WLS-SVM模型。实验结果表明,应用该方法建立的循环水腐蚀预测模型的预测准确度远远高于其他预测模型的预测准确度。

基于监控视频的前景目标提取下载：49 浏览：498

刘钱源杨欢欢刘培鑫张承进《建模与系统仿真》 2018年1期

摘要:

对含有动、静态背景的稳定图像处理时,对比了主成分追踪鲁棒主成分分析法(RPCA)、贝叶斯鲁棒主成分分析法(Bayesian RPCA)和高斯混合模型的鲁棒主成分分析法(MoG-RPCA),3种方法对静态背景下的前景提取都较为完整.而动态背景下只有Bayesian RPCA和MoG-RPCA提取出了完整的前景目标,但是Bayesian RPCA计算速度很慢,且不能够处理复杂噪声.所以MoG-RPCA模型更具有对复杂噪声的适应性,动、静态背景情况下均提取出精度较高的前景目标,且具有较快的计算速度.当图像不稳定时,采用改进的MoG-RPCA模型对非稳定拍摄的抖动视频进行前景目标提取,并在第197帧抖动图像中清晰地提取出显著前景目标,且运算速度较快.在为了快速找到目标出现的帧时,对高斯混合模型背景差分法进行改进,利用K-means聚类算法快速得到聚类中心点,然后作为高斯混合模型背景更新时的初始化均值参数,从而提高在复杂场景下前景目标的检测精度.对于多角度追踪任务,不同角度、近似同一地点的多个监控视频图像中前景目标的提取,可采用跨摄像头视角跟踪结果融合的方法,然后对目标进行匹配.

基于主成分分析及GA-LM的水产养殖环境溶解氧和氨氮含量预测下载：64 浏览：353

姚启1 缪新颖1,2 《中国水产学报》 2021年6期

摘要:

为了精准预测水产养殖过程中最重要的两个环境参数溶解氧和氨氮,针对预测模型需要解决的有效影响因子确定、预测算法和网络结构优化等问题,将Levenberg-Marquardt（LM）神经网络、遗传算法（genetic algorithm, GA）和主成分分析（PCA）算法相结合,提出一种基于GA-LM-PCA的水产养殖环境溶解氧和氨氮含量预测模型,即采用PCA确定影响因素,实现影响因素的去耦合降维,采用遗传算法对网络结构进行优化,确定合适的隐层节点数目和权值,采用LM训练神经网络,提高神经网络的收敛速度。为了验证GA-LM-PCA的预测效果,将GA-LM-PCA的预测效果与未用PCA方法的GA-LM预测模型进行了试验比较,并探讨了影响因素数量对预测效果的影响。结果表明:用GA-LM-PCA方法预测的溶解氧和氨氮值与实测值吻合较好,平均绝对误差和均方根误差分别为0.004 7、1.872 7×10-4（溶解氧）和0.006 5、9.428 7×10-4（氨氮）,适用于影响因素数量较多的场合。研究表明,GA-LM-PCA是一种有效的水产养殖环境溶解氧和氨氮预测工具,尤其对于影响因素复杂繁多的非线性系统效果更好。

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