检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：张赫葛英辉童楚东 315211 浙江省宁波市江北区风华路818号宁波大学

本发明公开一种基于集成核独立成分分析模型的过程监测方法，旨在解决核函数与非高斯性度量函数的选择问题。首先，本发明方法不仅考虑了常用的四种核函数类型，而且还将非高斯性度量函数的三种形式全部考虑进来，避免了核函数与非高斯... 详细信息

标准号: CN109947082B

本发明公开一种基于集成核独立成分分析模型的过程监测方法，旨在解决核函数与非高斯性度量函数的选择问题。首先，本发明方法不仅考虑了常用的四种核函数类型，而且还将非高斯性度量函数的三种形式全部考虑进来，避免了核函数与非高斯性度量函数的选择问题。因此本发明方法的通用性较强。其次，本发明方法因使用四个核函数以及三个非高斯性度量函数合计建立了12种不同的非线性过程监测模型，充分发挥了多模型建模的优势。实施在线监测时，通过概率融合将多个监测统计指标合并成一个概率型指标，又极大的简化了决策是否发生故障的过程。可以说，本发明方法克服了传统基于KICA的过程监测方法的不足，是一种更为优选的非线性过程监测方法。

关键词：度量函数核函数非线性过程过程监测非高斯高斯与非独立成分分析模型发生故障概率融合监测模型模型建模统计指标在线监测集成核监测优选合并概率决策

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一种基于深度独立成分分析模型的工业过程监测方法

一种基于深度独立成分分析模型的工业过程监测方法

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作者：郑俊华葛志强 310023 浙江省杭州市西湖区留和路318号

本发明公开了一种基于深度独立成分分析模型的工业过程监测方法，包括：构建第一层独立成分分析模型并对工业过程监测数据矩阵进行处理，得到第一独立成分数据矩阵；构建第二层独立成分分析模型，对其进行处理，得到第二独立成分数据矩... 详细信息

标准号: CN118171093A

本发明公开了一种基于深度独立成分分析模型的工业过程监测方法，包括：构建第一层独立成分分析模型并对工业过程监测数据矩阵进行处理，得到第一独立成分数据矩阵；构建第二层独立成分分析模型，对其进行处理，得到第二独立成分数据矩阵；以此类推，得到深度独立成分分析模型和增强独立成分数据矩阵；利用支持向量数据描述模型处理增强独立成分数据矩阵，求解超球体球心与半径；获取待检测的业过程监测数据矩阵；利用深度独立成分分析模型对其进行处理，得到待检测的增强独立成分数据矩阵并输入至支持向量数据描述模型，计算其每一参数与超球体球心之间的距离，比较该距离与超球体半径的大小，从而判断工业过程当前的运行状态。

关键词：独立成分分析模型矩阵成分数据支持向量数据描述工业过程监测球体球心数据矩阵构建工业过程过程监测模型处理运行状态第一层检测球体求解

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一种基于集成核独立成分分析模型的过程监测方法

一种基于集成核独立成分分析模型的过程监测方法

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作者：张赫葛英辉童楚东 315211 浙江省宁波市江北区风华路818号宁波大学

标准号: CN109947082A

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基于ICA模型的主动隐写分析

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计算机工程 2008年第10期34卷 153-154,160页

作者：徐波王嘉祯张政保刘晓芹军械工程学院计算机工程系石家庄050003

提出一种基于独立成分分析(ICA)模型的主动隐写分析方案。该方案假设秘密信息是独立同分布序列且统计独立于载体图像,将隐写分析过程视为ICA模型的求解问题。借助于最大后验概率估计器,该方案仅使用一幅隐写图像即能提取出秘密信息,克服... 详细信息

提出一种基于独立成分分析(ICA)模型的主动隐写分析方案。该方案假设秘密信息是独立同分布序列且统计独立于载体图像,将隐写分析过程视为ICA模型的求解问题。借助于最大后验概率估计器,该方案仅使用一幅隐写图像即能提取出秘密信息,克服了Chandramouli所提方案的局限性。仿真实验结果表明,该方案能提取大约80%的秘密信息,且性能随嵌入长度的增加而提高。

关键词：主动隐写分析独立成分分析模型最大后验概率估计器

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一种基于假设缺失数据迭代估计误差的动态过程监测方法

一种基于假设缺失数据迭代估计误差的动态过程监测方法

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作者：来赟冬童楚东朱莹 315211 浙江省宁波市江北区风华路818号信息学院521室

本发明公开一种基于假设缺失数据迭代估计误差的动态过程监测方法，旨在通过假设数据缺失来消除采样数据中的自相关特征，并利用误差实施动态过程监测。具体来讲，本发明方法在传统动态主成分分析模型的基础上，先假设最新时刻采样数据... 详细信息

标准号: CN109240270B

本发明公开一种基于假设缺失数据迭代估计误差的动态过程监测方法，旨在通过假设数据缺失来消除采样数据中的自相关特征，并利用误差实施动态过程监测。具体来讲，本发明方法在传统动态主成分分析模型的基础上，先假设最新时刻采样数据向量缺失，再利用迭代估计法推测出缺失数据的估计值后，利用估计误差实施动态过程监测。本发明方法不局限于使用动态主成分分析模型，亦可使用动态独立成分分析模型。此外，本发明方法是通过自相关的样本迭代估计出缺失数据，所得估计值中同样存在与原数据相似的自相关性特征。而缺失数据的实际值与估计值之差则能最大化程度的抵消了自相关特征的影响。因此，本发明方法是一种更为优选的动态过程监测方法。

关键词：动态过程缺失数据自相关主成分分析模型监测采样数据迭代估计独立成分分析模型迭代估计法传统动态估计误差数据缺失自相关性原数据再利用最大化向量优选抵消样本局限

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一种基于新型动态独立成分分析的非高斯过程监测方法

一种基于新型动态独立成分分析的非高斯过程监测方法

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作者：宋励嘉童楚东朱莹 315211 浙江省宁波市江北区风华路818号信息学院521室

本发明公开一种基于新型动态独立成分分析的非高斯过程监测方法，旨在结合可处理自相关动态性数据的动态内部主成分分析模型与可处理非高斯数据的独立成分分析模型的优势。具体来讲，本发明方法首先利用动态内部主成分分析算法分别提取... 详细信息

标准号: CN109669412B

本发明公开一种基于新型动态独立成分分析的非高斯过程监测方法，旨在结合可处理自相关动态性数据的动态内部主成分分析模型与可处理非高斯数据的独立成分分析模型的优势。具体来讲，本发明方法首先利用动态内部主成分分析算法分别提取出自相关的动态特征成分与交叉相关的静态特征成分。其次，在对特征成分进行白化处理后，利用合并后白化特征成分作为初始独立成分并迭代求取动态独立成分变量模型。最后，基于此种动态模型实施动态非高斯过程监测。可以说，本发明方法利用了动态内部主成分分析算法分开提取动态成分与静态成分的能力，再进一步结合能提取非高斯特征成分的独立成分分析算法。因此，本发明方法是一种可行的动态非高斯过程监测方法。

关键词：非高斯过程主成分分析算法独立成分分析非高斯监测结合能独立成分分析模型主成分分析模型白化处理变量模型动态模型动态特征交叉相关静态特征新型动态动态性自相关白化迭代算法合并

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基于压缩感知的多能X射线分离成像方法

基于压缩感知的多能X射线分离成像方法

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作者：喻春雨费彬 210023 江苏省南京市栖霞区亚东新城区文苑路9号

本发明公开了基于压缩感知的多能X射线图像分离方法，属于医学影像图像处理的技术领域。本发明根据压缩感知理论感知人体X射线序列图像信号，建立基于图像感知信号的过完备基独立成分分析模型，将过完备基独立成分分析模型转化为标准独... 详细信息

标准号: CN105654528B

本发明公开了基于压缩感知的多能X射线图像分离方法，属于医学影像图像处理的技术领域。本发明根据压缩感知理论感知人体X射线序列图像信号，建立基于图像感知信号的过完备基独立成分分析模型，将过完备基独立成分分析模型转化为标准独立成分分析模型，估计标准独立成分分析模型的医学图像目标信号，结合压缩感知理论重构信号。本发明压缩时间短、重构时间短、重构图像质量高，在保证重构图像质量的同时减少计算量并优化独立成分分析算法复杂度。

关键词：独立成分分析模型压缩感知理论重构图像独立成分分析序列图像信号算法复杂度目标信号图像处理图像感知压缩感知医学图像医学影像重构信号计算量重构感知压缩转化优化保证

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一种基于多任务学习的超声图像多分类方法

一种基于多任务学习的超声图像多分类方法

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作者：肖潇戚庭月马彦辉孙红光朱毅 225000 江苏省扬州市邗江区邗江中路368号

本发明公开了一种基于多任务学习的超声图像多分类方法，包括步骤：1）设计和实现贝叶斯多项式回归算法，并将同时包括有标签和无标签的超声图像数据集作为输入，学习得到所有任务共有的模型参数；2）构建叠加重构独立成分分析模型对输... 详细信息

标准号: CN113689421A

本发明公开了一种基于多任务学习的超声图像多分类方法，包括步骤：1）设计和实现贝叶斯多项式回归算法，并将同时包括有标签和无标签的超声图像数据集作为输入，学习得到所有任务共有的模型参数；2）构建叠加重构独立成分分析模型对输入的图像特征表示做训练；3）构建半监督多任务学习框架，对多任务的图像特征表示进行进一步优化；4）用逻辑回归模型在有标签的超声图像数据集上训练分类器，并在无标签的超声图像数据集上得到分类结果。本发明结合深度学习和多任务学习的特点，将所有数据集进行组合以提高泛化性能，并利用超声图像数据集中已有的部分有标签数据，提升了超声图像数据集的分类准确度，具有较高的实用性。

关键词：超声图像数据任务学习标签图像特征表示构建独立成分分析模型逻辑回归模型多项式回归分类准确度设计和实现训练分类器标签数据超声图像泛化性能分类结果模型参数半监督贝叶斯数据集算法重构叠加学习分类优化

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一种面向关键性能指标的非高斯过程故障检测和诊断方法

一种面向关键性能指标的非高斯过程故障检测和诊断方法

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作者：孔祥玉刘美枝罗家宇徐中英周志杰 710025 陕西省西安市灞桥区同心路2号

本发明公开一种面向关键性能指标的非高斯过程故障检测和诊断方法，涉及故障检测与诊断工程技术领域，包括根据过程变量利用核独立成分分析模型确定独立成分；确定独立成分和质量变量之间的回归关系；基于回归关系利用独立成分和质量变... 详细信息

标准号: CN116125949A

本发明公开一种面向关键性能指标的非高斯过程故障检测和诊断方法，涉及故障检测与诊断工程技术领域，包括根据过程变量利用核独立成分分析模型确定独立成分；确定独立成分和质量变量之间的回归关系；基于回归关系利用独立成分和质量变量之间的互信息将独立成分划分为质量相关部分和质量无关部分；根据质量相关部分和质量无关部分确定质量相关部分的统计量、质量无关部分的统计量和控制限；根据质量相关部分的统计量、质量无关部分的统计量和控制限利用检测逻辑进行故障检测，得到故障检测结果；根据故障检测结果、质量相关部分的统计量和质量无关部分的统计量，计算各过程变量对统计量的贡献以实现故障变量定位。本发明能准确定位故障变量。

关键词：统计量故障检测结果过程变量质量变量控制限独立成分分析模型故障检测和诊断故障检测与诊断工程技术领域关键性能指标准确定位故障非高斯过程故障检测关系利用互信息回归检测

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一种基于假设缺失数据迭代估计误差的动态过程监测方法

一种基于假设缺失数据迭代估计误差的动态过程监测方法

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作者：来赟冬童楚东朱莹 315211 浙江省宁波市江北区风华路818号信息学院521室

标准号: CN109240270A

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