检索结果-内蒙古大学图书馆

云南民族大学学报（自然科学版） 2010年第6期19卷 439-443页

作者：孙崇璇云南交通职业技术学院云南昆明650101

介绍了基于pca主成分分析的人脸检测原理,提出使用直方图均衡和切割图像的方法弱化非人脸特征信息干扰,提升主成分分析效果.并通过对35幅原始灰度人脸样本进行训练,使用Matlab实现全部分析步骤,并成功通过信噪比阈值判定完成了对样本空... 详细信息

介绍了基于pca主成分分析的人脸检测原理,提出使用直方图均衡和切割图像的方法弱化非人脸特征信息干扰,提升主成分分析效果.并通过对35幅原始灰度人脸样本进行训练,使用Matlab实现全部分析步骤,并成功通过信噪比阈值判定完成了对样本空间外的人脸图像与非人脸图像的区分.

关键词：人脸检测 Matlab实现 pca主成分分析直方图均衡人脸归一化

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基于pca主成分分析和BP神经网络企业库存预测的研究

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软件工程 2018年第7期21卷 14-16,13页

作者：腾杨刚陈劲杰葛桂林上海理工大学机械工程学院上海200093

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... 详细信息

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。

关键词： pca主成分分析 BP神经网络库存预测 Python 机器学习

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不同类型兼香原酒的特征风味研究

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酿酒科技 2025年第2期 134-137页

作者：王涛王飞向港兴王冬梅黄通林聂兴四川郎酒股份有限公司四川古蔺646523

对5种不同风格类型的兼香原酒进行感官评价,同时采用GC-MS测定原酒的风味物质组成,结合pca主成分分析,探究兼香原酒中具有特征差异的风味物质。结果表明,5类兼香原酒的感官特点与风味物质组成具有较大的差异,其中己酸乙酯、乳酸乙酯、... 详细信息

对5种不同风格类型的兼香原酒进行感官评价,同时采用GC-MS测定原酒的风味物质组成,结合pca主成分分析,探究兼香原酒中具有特征差异的风味物质。结果表明,5类兼香原酒的感官特点与风味物质组成具有较大的差异,其中己酸乙酯、乳酸乙酯、乙缩醛、正丙醇、活性戊醇、乙酸、苯甲醇、苯乙酸乙酯等物质对兼香原酒风味的贡献度较高,可能是导致兼香原酒风格差异的重要原因。

关键词：兼香原酒风味物质 GC-MS pca主成分分析

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基于pca-AHP-TOPSIS的气切口痰液防飞溅装置设计研究

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设计 2025年第2期38卷 101-105页

作者：张雨慧孙炜张瑞秋华南理工大学设计学院

文章旨在设计一款针对气管切开手术患者的痰液防飞溅装置,以降低感染风险,提高护理效率。首先,收集并筛选出14个设计相关因素,经过pca分析确定8个主要影响因素。随后构思了3种设计方案,利用AHP法得到评价指标权重,并通过TOPSIS法对方案... 详细信息

文章旨在设计一款针对气管切开手术患者的痰液防飞溅装置,以降低感染风险,提高护理效率。首先,收集并筛选出14个设计相关因素,经过pca分析确定8个主要影响因素。随后构思了3种设计方案,利用AHP法得到评价指标权重,并通过TOPSIS法对方案进行综合评价。方案2在功能效果和用户体验方面表现最佳。pca-AHP-TOPSIS模型能够有效指导气切口痰液防飞溅装置的设计,提升患者舒适度与护理安全性,为临床护理提供了切实可行的解决方案。

关键词： pca主成分分析 AHP层次分析法 TOPSIS逼近理想解排序法痰液防飞溅护理装置气切患者

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在障碍物检测时对斜坡点云的检测处理算法

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吉林大学学报（工学版） 2023年第11期53卷 3221-3228页

作者：蒋林杨立张文俊张琼玉吴艳霞武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室武汉430081 武汉科技大学机器人与智能系统研究院武汉430081 立得空间信息技术股份有限公司武汉430073

室外移动机器人在包含斜坡路面的环境下进行障碍物检测时,采用传统的RANSAC地面点云剔除算法会出现无法剔除斜坡点云的现象,导致后续将斜坡识别成障碍物。针对这一情况,本文提出了一种相邻线束算法来检测和剔除斜坡点云,并基于欧式聚类... 详细信息

室外移动机器人在包含斜坡路面的环境下进行障碍物检测时,采用传统的RANSAC地面点云剔除算法会出现无法剔除斜坡点云的现象,导致后续将斜坡识别成障碍物。针对这一情况,本文提出了一种相邻线束算法来检测和剔除斜坡点云,并基于欧式聚类对障碍物进行检测。该方案首先对三维激光点云进行预处理,根据三维激光雷达相邻线束之间的几何关系分割出包含斜坡的地面点云,再经过体素滤波进行下采样后,对分割出的障碍物点云进行基于KDTree的欧式聚类,并通过pca主成分分析计算出外接包围框的尺寸和方向来对障碍物进行检测。经过实验表明:采用本文提出的障碍物检测算法能有效分割出环境中的斜坡路面,在聚类过程中能够避免将斜坡路面识别为障碍物,为机器人自主行走避障策略提供基础。

关键词：机械电子工程障碍物检测相邻线束欧式聚类斜坡路面 pca主成分分析

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基于单目视觉的手术器械位姿估计模型研究

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激光杂志 2023年第1期44卷 32-41页

作者：王巍白天宇河北工程大学信息与电气工程学院河北邯郸056038 河北省安防信息感知与处理重点实验室河北邯郸056038 江南大学物联网工程学院江苏无锡214122

手术器械管理是整个手术过程中重要的一环,科学高效的管理手术器械对提高医疗质量具有重要意义。为有效解决人工传递和清点手术器械效率低、易出错的情况,提出了一种基于单目视觉的手术器械位姿估计模型。首先将手术器械数据集图像进行G... 详细信息

手术器械管理是整个手术过程中重要的一环,科学高效的管理手术器械对提高医疗质量具有重要意义。为有效解决人工传递和清点手术器械效率低、易出错的情况,提出了一种基于单目视觉的手术器械位姿估计模型。首先将手术器械数据集图像进行Gamma适应校正,其次把校正后的数据集放入YOLOV5进行模型权重训练与识别验证,接着将识别所得的单枚手术器械图像进行局部增强与主体提取,最后把处理结果接入到位姿估计模块中,得到手术器械的中心点与4D位姿。实验结果表明,手术器械识别精度可达到89.4%,平均平移位姿误差为3.482 mm,平均旋转角度误差为2.048度,并且在不同分辨率和灰度值下均有良好的表现,验证了该算法具有良好的精度和鲁棒性。

关键词：手术器械单目视觉位姿估计 YOLOV5 pca主成分分析

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基于Gabor小波分解的线性子空间人脸识别方法

基于Gabor小波分解的线性子空间人脸识别方法

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作者：张雁腾昆明理工大学

学位级别：硕士

人脸识别是目前较活跃的研究领域,作为一种生物特征识别方式,在可用性等方面有着独特的优势而受到广泛的应用,但是由于人脸的特殊性,导致人脸识别在理论和实际应用当中还存在不少的问题,有待进一步的改进和完善。本文内容主要研究的是... 详细信息

人脸识别是目前较活跃的研究领域,作为一种生物特征识别方式,在可用性等方面有着独特的优势而受到广泛的应用,但是由于人脸的特殊性,导致人脸识别在理论和实际应用当中还存在不少的问题,有待进一步的改进和完善。本文内容主要研究的是人脸识别算法,并针对一些存在的人脸识别算法进行了结合。一个人脸识别系统包含了人脸检测、特征提取、分类识别等步骤,其中特征提取是人脸识别中最重要的步骤,决定了最后的识别率。而Gabor小波变换在图像特征提取方面有着独特的优势,利用Gabor小波变换作为人脸图像特征的提取,并结合分块pca和LDA线性判别分析方法作为本文的人脸识别方法。首先阐述了基于Gabor小波变换的特征提取方法,利用Gabor小波构造的5个尺度、8个方向的Gabor小波族与人脸图像进行卷积,通过不同的尺度和方向有效地获取人脸的特征信息。为了减少Gabor特征维数过大问题,选取其中一个尺度和方向的Gabor人脸特征作为后续的识别特征。其次重点介绍了其广泛应用的主成分分析(pca)和线性判别分析(LDA)算法,在基于线性子空间的人脸识别算法的基础上,利用分块pca方法对Gabor人脸特征进行特征降维,再利用LDA线性判别分析进一步特征分类,最后使用最邻近分类器对人脸特征进行匹配识别,这样既提高了识别的速度又使人脸特征更易于分类识别。最后本文采用国际通用的标准ORL人脸库数据作为样本,通过实验给出了本文方法的识别率并与其它线性子空间人脸识别方法进行比较。实验表明,本文运用基于Gabor小波分解的线性子空间人脸识别方法具有更好的识别效果和优越性。

关键词： Gabor小波 pca主成分分析分块pca LDA线性判别分析

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用多元分析方法研究乳腺癌血清的SERS光谱

用多元分析方法研究乳腺癌血清的SERS光谱

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作者：郭丽大连理工大学

学位级别：硕士

拉曼光谱是通过与分子相互作用的光子产生的表征分子振动或转动能级差的特征频移,来反映分子结构信息的分子散射光谱。不同物质有着不同的“指纹”拉曼光谱,据此可实现对物质的结构、成分检测。拉曼光谱以其测试样品非接触性、非破坏性... 详细信息

拉曼光谱是通过与分子相互作用的光子产生的表征分子振动或转动能级差的特征频移,来反映分子结构信息的分子散射光谱。不同物质有着不同的“指纹”拉曼光谱,据此可实现对物质的结构、成分检测。拉曼光谱以其测试样品非接触性、非破坏性、灵敏度高、时间短、样品所需量小及样品无制备等优点已广泛的应用于材料学,环境学,化学,生物医学,考古等各个分析科学领域,并为社会发展和进步做出了巨大的贡献。本文不仅介绍了拉曼光谱的理论知识及应用,还对拉曼光谱数据分析处理进行了的研究。并将拉曼光谱数据处理的这种研究应用到乳腺癌血清与健康人血清的癌症诊断研究上,本文的主要包括以下几个方面的内容： (1)分别从经典理论与量子理论角度解释了拉曼散射效应及表面增强的两种增强机理：物理增强与化学增强。并介绍了Renishaw色散型拉曼光谱仪的结构,以及拉曼光谱优点及应用不同领域。 (2)为了降低拉曼信号中有大量的高频随机噪声,荧光背景及样本不均匀而产生的光散射噪声,本文介绍了不同的光谱数据预处理方法以达到降低噪声,提高信噪比的效果。 (3)本文对乳腺癌血清与健康人的血清的表面增强拉曼光谱从分子层面的角度分析了不同血清中各个物质组分含量的变化及分子结构官能团等微环境的变化。指出癌变的血清与健康血清之间的差别。建立了乳腺血清的SERS指纹谱数据库,为临床诊断和治疗提供参考。为了实现乳腺癌血清与健康人血清的良好区分,本文采用两种多元统计分析方法：主成分分析方法(pca)及判别分析方法(LDA)对文中两种血清进行了区分,最终得到了理想的效果,提供了以表面增强拉曼做为乳腺癌检测一种手段。

关键词：表面增强拉曼光谱SERS pca主成分分析 LDA判别分析乳腺癌血清

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冰水主机自我故障诊断之研究

冰水主机自我故障诊断之研究

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作者：吕金翰国立台北科技大学

学位级别：硕士

由于国内经济发展快速，为了维持空间理想舒适条件，冰水主机设备成为建筑物中不可或缺的设备。然而冰水主机会受到运转时数增加、维修不良等因素，造成主机设备老旧退化及故障频率增加，因此浪费建筑物15~30%能源消耗。有监于此，如何... 详细信息

由于国内经济发展快速，为了维持空间理想舒适条件，冰水主机设备成为建筑物中不可或缺的设备。然而冰水主机会受到运转时数增加、维修不良等因素，造成主机设备老旧退化及故障频率增加，因此浪费建筑物15~30%能源消耗。有监于此，如何开发出一套自动即时监控系统，达到故障预警协助管理保养与即时故障排除，避免系统运转损坏，维持高效率运转周期，就成为一门重要的学问。本研究集合各种不同技术文献，整理出空调系统中常见的故障分类，针对两种故障群组进行探讨，第一类是系统感测器故障分析，第二类是制冷系统故障分析。由于空调系统运转条件必须要有正确的仪表与资讯，才能精确捕捉系统运转点，因此维修人员必须定期对现场感测器进行校正与保养，所以本文提出两种统计学理论的感测器故障诊断手法：主成分分析(Principal component analysis, 简称pca)与联合角度法(Joint angle method, 简称JAM)。主成分分析利用Q-statistic plot侦测故障与Q-contribution plot诊断故障原因；同时再运用联合角度法建立感测器故障库，进行感测器故障交叉比对，分离出隔离故障原因。利用两种手法能够增加感测器故障诊断准确性，提供现场操作人员正确资讯。另外制冷系统故障分析是利用现有冰水主机故障点，推断出系统物理性能指标。利用这些性能指标描述冰水主机的健康情况，套入性能回归参考模式中，分隔出系统故障原因，验证其回归模式准确性。最后将此两种故障诊断策略利用VB软体撰写即时自动化故障诊断程式。

关键词： FDD pca主成分分析 JAM联合角度法回归模式 VB

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基于混合神经网络的入侵检测技术的研究

基于混合神经网络的入侵检测技术的研究

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作者：戴金辉东北大学

学位级别：硕士

近二十年来,互联网的爆炸式发展,给人类社会、经济、文化等带来了无限的机遇,同时也给信息安全带来了严峻的挑战。人们采用反病毒,防火墙和入侵检测等技术手段来保证网络信息安全。随着网络安全技术的不断发展,入侵检测技术已经成为网... 详细信息

近二十年来,互联网的爆炸式发展,给人类社会、经济、文化等带来了无限的机遇,同时也给信息安全带来了严峻的挑战。人们采用反病毒,防火墙和入侵检测等技术手段来保证网络信息安全。随着网络安全技术的不断发展,入侵检测技术已经成为网络安全体系结构中不可缺少的一部分。本文对国内外各种神经网络算法进行研究比较,分析当今检测引擎用到的几种主要神经网络算法,并对它们的缺陷进行了比较。并以此为基础,提出了一种SOM自组织特征映射神经网络和BP神经网络混合结构的入侵检测模型。利用SOM网络的自组织特性对经过预处理的网络数据包特征矢量进行聚类,可以有效的进行异常检测,避免对新出现的网络入侵模式出现漏报;聚类结果作为BP网络的输入,利用BP网络进行入侵类别的识别,可以精确给出具体分类标识,发挥误用入侵检测算法的优势,有效控制误报率。为进一步提高所提出模型的运行速度,本文采用pca主成分分析方法对SOM的输出矢量进行了降维,降维后的矢量数据能在保证原有矢量特征属性的情况下大幅缩减后续BP模块的运算量,有利于整个入侵检测模型更好的实现实时应用。实验过程中,首先对本文提出的检测模型与经典检测算法进行了性能评估,本文提出的入侵检测模型能提供较好的识别率和较低的误报率,而且SOM算法和BP算法各自发挥自身优势,进一步实现了入侵检测系统入侵类型分类可视化等功能。其次,对比了混合模型原始结构和后续引入的pca改进算法,在基本不降低检测性能的情况下,改进算法可以进一步大幅提高实时收敛速度。

关键词：入侵检测混合神经网络 BP神经网络 SOM神经网络 pca主成分分析

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