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不同树种叶片养分含量提取的高光谱方法及精度评价 认领
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作者 李丹 黄钰辉 +5 位作者 孙中宇 张卫强 甘先华 王佐霖 孙红斌 杨龙 《热带地理》 CSCD 北大核心 2020年第2期175-183,共9页
以深圳市坝光银叶园和大鹏半岛自然保护区19种湿地森林树种叶片可见光近红外光谱与全氮(Total Nitrogen,TN)、全磷(Total Phosphorus,TP)、全钾(Total Potassium,TK)含量关系为基础,分析了11种光谱预处理方式、3种光谱数据降维方式和2... 以深圳市坝光银叶园和大鹏半岛自然保护区19种湿地森林树种叶片可见光近红外光谱与全氮(Total Nitrogen,TN)、全磷(Total Phosphorus,TP)、全钾(Total Potassium,TK)含量关系为基础,分析了11种光谱预处理方式、3种光谱数据降维方式和2种建模方法对模型精度的影响。结果表明,标准正态变换(Standard Normal Variate,SNV)结合一阶导数(first derivative,1st)预处理方式下模型精度最高;主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)降维处理对模型的降维效果最好;支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)的建模效果精度最高。对于TN、TP、TK最佳模型的预测确定系数均在0.80以上,模型RPD值也在2.0以上,SVR模型可以用于树种叶片TN、TP、TK的快速检测。 展开更多
关键词 养分 高光谱 预处理
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基于最大信息系数的主成分分析差分隐私数据发布算法 认领
2
作者 彭长根 赵园园 樊玫玫 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2020年第2期37-48,共12页
数据的私密性与可用性是隐私保护领域的核心问题。主成分分析差分隐私算法将高维数据的主成分降维与加噪融合,可有效对高维数据进行隐私保护并保持数据的高可用性。现有的主成分分析差分隐私保护算法依赖于皮尔逊相关系数,在隐私保护过... 数据的私密性与可用性是隐私保护领域的核心问题。主成分分析差分隐私算法将高维数据的主成分降维与加噪融合,可有效对高维数据进行隐私保护并保持数据的高可用性。现有的主成分分析差分隐私保护算法依赖于皮尔逊相关系数,在隐私保护过程中仅能捕获高维数据的线性关系,且未考虑将差分预算在降维后的数据集上进行优化分配,导致算法普适性不足、数据效用不高。针对此问题,文章提出一种基于最大信息系数的主成分分析差分隐私(MIC-PCA-DP)数据发布算法。实验结果表明,文章所提出的隐私保护算法适用于线性关系、非线性关系、非函数依赖关系等数据关系的降维保持,其主成分降维可实现高效的原始数据信息承载;与经典的差分隐私算法以及PCA-basedPPDP算法相比,在相同隐私保护强度下,对数据添加的噪声更小,能够有效保持数据的可用性。 展开更多
关键词 差分隐私 主成分分析 数据发布
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基于自步学习的半监督特征选择算法研究 认领
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作者 史彩娟 谷志斌 《电脑知识与技术:学术版》 2020年第15期210-210,213,共2页
图像往往由高维特征向量表示,为了有效地从高维特征向量中选取最具有判别性的低维特征向量,学者们提出了多种特征选择算法,其中基于图拉普拉斯的半监督特征选择算法得到了广泛的应用,但是,现有的算法在特征选择过程中忽略了不同样本的... 图像往往由高维特征向量表示,为了有效地从高维特征向量中选取最具有判别性的低维特征向量,学者们提出了多种特征选择算法,其中基于图拉普拉斯的半监督特征选择算法得到了广泛的应用,但是,现有的算法在特征选择过程中忽略了不同样本的不同复杂度。为了克服这个缺点,文章将自步学习引入到特征选择过程中,有效提升了特征选择性能。 展开更多
关键词 特征选择 自步学习 半监督学习
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基于组合能量特征的表面肌电信号手势识别算法 认领
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作者 宋佳强 裴晓敏 +1 位作者 赵强 刘洪海 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第6期139-142,共4页
为了提高基于表面肌电信号(sEMG)的手势动作识别准确率,提出一种基于肌电信号组合能量特征的手势识别方法。首先,计算s EMG信号和其高阶差分信号的能量谱;然后,提取基于能量谱的组合特征;最后,用主成分分析(PCA)算法对多组能量特征维度... 为了提高基于表面肌电信号(sEMG)的手势动作识别准确率,提出一种基于肌电信号组合能量特征的手势识别方法。首先,计算s EMG信号和其高阶差分信号的能量谱;然后,提取基于能量谱的组合特征;最后,用主成分分析(PCA)算法对多组能量特征维度约简,线性判决分析(LDA)分类器识别手势动作。利用肌电仪采集8组手势动作进行识别,基于组合能量特征的肌电信号手势识别方法对于手势动作识别的准确率可达97. 5%,比基于典型特征提取算法手势动作识别准确率更高;利用UCI数据库中的肌电信号进行实验,手势识别准确率可达94. 5%。实验表明:组合能量特征提取算法对不同的数据库具有普适性,所提取肌电信号组合能量特征能使不同手势动作的差异性更明显,整个手势识别方法准确率更高。 展开更多
关键词 表面肌电 特征提取 手势识别 线性判别式分析
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离散型增强烟花算法和kNN在特征选择中的研究 认领
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作者 黄欣 莫海淼 +1 位作者 赵志刚 曾敏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第16期112-117,共6页
特征选择是从原始特征集中选取特征子集,并且降低特征维度和减少冗余信息,从而达到提高分类准确度的效果。为了达到此效果,提出了新的特征选择算法。该算法使用经过离散化处理之后的增强烟花算法来搜索特征子集,同时将特征子集和经过惩... 特征选择是从原始特征集中选取特征子集,并且降低特征维度和减少冗余信息,从而达到提高分类准确度的效果。为了达到此效果,提出了新的特征选择算法。该算法使用经过离散化处理之后的增强烟花算法来搜索特征子集,同时将特征子集和经过惩罚因子处理之后约束条件融入到目标函数中,然后将搜索到的特征子集的数据放到kNN分类器进行训练和预测,最后使用十折交叉验证来检验分类的准确性。使用UCI数据进行仿真实验,仿真结果表明:与引导型烟花算法、烟花算法、蝙蝠算法、乌鸦算法、自适应粒子群算法相比,所提算法的总体性能优于其他五种算法。 展开更多
关键词 离散型增强烟花算法 特征选择 分类 k近邻(kNN)
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一种新的降维算法PCA_LLE在图像识别中的应用 认领
6
作者 蓝雯飞 汪敦志 张盛兰 《中南民族大学学报:自然科学版》 CAS 2020年第1期85-90,共6页
通过结合PCA与LLE两种降维方法,提出新的PCA_LLE算法,使它们优势互补.在手写体数字数据集上进行实验,先对数据集降维,再用K近邻算法对降维后的数据分类.实验结果表明融合两种算法的PCA_LLE降维方法较原来的PCA和LLE算法准确率均有了提升... 通过结合PCA与LLE两种降维方法,提出新的PCA_LLE算法,使它们优势互补.在手写体数字数据集上进行实验,先对数据集降维,再用K近邻算法对降维后的数据分类.实验结果表明融合两种算法的PCA_LLE降维方法较原来的PCA和LLE算法准确率均有了提升.而且新算法PCA_LLE对新样本的降维时间较LLE算法减少很多.在ORL人脸数据集上的实验表明,PCA_LLE算法较PCA,LLE算法准确率有所提高. 展开更多
关键词 图像识别 PCA_LLE算法
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降维打击 凌派锐·混动试驾体验 认领
7
作者 陈浩 《车主之友》 2020年第7期102-107,共6页
A级车型市场的混动车型并不多,卡罗拉和雷凌的双擎可以说在这一市场占据了最大的市场份额,如今凌派锐•混动的到来可以说是丰田最大的竞争对手。本田的锐•混动技术已经发展到第三代,广本凌派则是搭载最新一代锐•混动技术的首款车型,中髙... A级车型市场的混动车型并不多,卡罗拉和雷凌的双擎可以说在这一市场占据了最大的市场份额,如今凌派锐•混动的到来可以说是丰田最大的竞争对手。本田的锐•混动技术已经发展到第三代,广本凌派则是搭载最新一代锐•混动技术的首款车型,中髙级车的混动技术一旦下放到A级车型,将是对该级别市场其他车型的降维打击。 展开更多
关键词 卡罗拉 市场份额 第三代 竞争对手 打击 车型
基于spss数据处理的PE手套检测分析 认领
8
作者 朱晓晗 张愚若 +1 位作者 姜红 宋陶颖 《辽宁化工》 CAS 2020年第7期765-767,共3页
塑料作为法庭科学中常见的物证之一,其检验具有研究的必要性。塑料类物证中一次性塑料手套可作为犯罪工具使用。一次性塑料手套的主要材质为聚乙烯,常见填料为碳酸钙、二氧化硅等。利用拉曼光谱结合数据降维处理的分析方法,实现对不同... 塑料作为法庭科学中常见的物证之一,其检验具有研究的必要性。塑料类物证中一次性塑料手套可作为犯罪工具使用。一次性塑料手套的主要材质为聚乙烯,常见填料为碳酸钙、二氧化硅等。利用拉曼光谱结合数据降维处理的分析方法,实现对不同品牌不同来源的塑料手套快速无损鉴别。将数据处理方法和光谱学分析方法相结合,实现对光谱数据的多维度分析,保留有效数据,指定提取4个因子,为犯罪现场检验此类物证、追踪犯罪人员提供参考和借鉴。 展开更多
关键词 因子分析 拉曼光谱法 PE手套
基于流形学习与神经网络的旋转机械故障诊断 认领
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作者 许子非 岳敏楠 李春 《热能动力工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期224-232,共9页
为解决风力机早期轴承故障信号微弱,其非线性及特征量缺失导致故障诊断的困难,基于能量截止法,考虑参数互交性,采用鲸鱼算法获取最优参数组合,提出优化改进变分模态分解方法(WOA-IVMD)将轴承振动信号分解至不同频段;又考虑信号非线性,通... 为解决风力机早期轴承故障信号微弱,其非线性及特征量缺失导致故障诊断的困难,基于能量截止法,考虑参数互交性,采用鲸鱼算法获取最优参数组合,提出优化改进变分模态分解方法(WOA-IVMD)将轴承振动信号分解至不同频段;又考虑信号非线性,通过9种非线性特征参数,基于经WOA-IVMD分解分量构建非线性"复合高维"特征矩阵,为避免高维数据导致维数灾难问题,采用随机近邻嵌入理论(t-SNE)对高维特征矩阵进行降维处理,并以降维所获数据作为测试样本,通过神经网络完成轴承工作状态分类。结果表明:WOA-IVMD分解信号具有与原分量更高的相似度;采用t-SNE对非线性"复合高维"矩阵进行降维,其三维流形表现具有突出的分类效果;以降维数据为测试样本,采用神经网络进行学习建模并分类,其结果具有较高的吻合度,表明提出方法可准确进行轴承状态分类。 展开更多
关键词 状态分类 变分模态分解 随机近邻嵌入理论 故障诊断
基于KPCA和改进K-means的电力负荷曲线聚类方法 认领
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作者 梁京章 黄星舒 +1 位作者 吴丽娟 熊小萍 《华南理工大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期143-150,共8页
为了提高电力负荷曲线聚类精度,文中提出了一种基于核主成分分析(KPCA)和改进K-means算法的电力负荷曲线聚类方法。该方法首先在划分聚类算法K-means基础上融入密度聚类思想,提出了融合密度思想的K-means算法(DK-means算法),并在电力负... 为了提高电力负荷曲线聚类精度,文中提出了一种基于核主成分分析(KPCA)和改进K-means算法的电力负荷曲线聚类方法。该方法首先在划分聚类算法K-means基础上融入密度聚类思想,提出了融合密度思想的K-means算法(DK-means算法),并在电力负荷曲线实验集上对比分析其聚类效果;接着在实验集上比较各种降维算法的降维聚类精度和降维速度;最后分析KPCA+DK-means组合算法的降维聚类能力。结果表明,戴维森堡丁指数(DBI)更适合作为电力负荷曲线聚类评价指标;以DBI为评价指标,与K-means、BIRCH、DBSCAN和EnsClust 4种聚类算法相比,DK-means的聚类精度更高;与LLE、MDS、ISOMAP 3种非线性降维算法相比,KPCA的降维速度更快;KPCA+DK-means组合算法有良好的降维聚类能力,较DK-means在聚类精度和聚类效率上均有提升。KPCA+DK-means组合算法可以实现电力负荷曲线的高效降维、精确聚类,对用电行为模式的准确提取起关键技术支持作用。 展开更多
关键词 电力负荷曲线 DK-means算法 核主成分分析 聚类
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基于流形光谱降维和深度学习的高光谱影像分类 认领
11
作者 师芸 马东晖 +2 位作者 吕杰 李杰 史经俭 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期151-160,F0003共11页
高光谱影像存在的"休斯(Hughes)现象"是制约高光谱影像分类精度的一个重要因素。为了提高高光谱影像分类精度,提出一种基于流形光谱特征的高光谱影像分类算法。首先使用t分布随机邻域嵌入算法对高光谱影像进行降维;其次将降... 高光谱影像存在的"休斯(Hughes)现象"是制约高光谱影像分类精度的一个重要因素。为了提高高光谱影像分类精度,提出一种基于流形光谱特征的高光谱影像分类算法。首先使用t分布随机邻域嵌入算法对高光谱影像进行降维;其次将降维后的高光谱数据作为输入层,使用卷积神经网络提取空间深层特征;最后,将提取到的深层空间-光谱特征从隐层特征空间映射到样本标记空间并进行分类。结果表明,与其他算法相比,该研究究算法的总体精度和Kappa系数最高,3个数据集总体精度分别为99.05%、99.43%和98.90%,Kappa系数分别为98.78%、98.97%和98.34%,显著提高了高光谱影像的分类精度,减少了分类用时,有效解决了传统降维方法容易忽视局部特征的缺点。将流形学习降维和深度学习分类相结合为高光谱遥感影像分类和土地利用研究研究提供了一种思路。 展开更多
关键词 卷积神经网络 机器视觉 高光谱 流形学习 影像分类
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基于近似梯度算法的Fisher线性判别分析问题的求解研究 认领
12
作者 梁露方 胡恩良 《云南民族大学学报:自然科学版》 CAS 2020年第3期237-242,共6页
Fisher线性判别分析(FLDA,Fisher linear discriminant analysis)是一种经典的线性降维方法,可归结为广义特征值问题的求解,但广义特征值问题的求解的复杂度较高.为了更好地求解FLDA问题,引入了近似梯度下降(PGD,proximal gradient desc... Fisher线性判别分析(FLDA,Fisher linear discriminant analysis)是一种经典的线性降维方法,可归结为广义特征值问题的求解,但广义特征值问题的求解的复杂度较高.为了更好地求解FLDA问题,引入了近似梯度下降(PGD,proximal gradient descent)算法,并分析了该算法的收敛性.实验结果表明,相较于求解广义特征值等方法,PGD算法能更高效地求解FLDA问题. 展开更多
关键词 FISHER线性判别分析 广义特征值问题 近似梯度下算法
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基于自权值线性判别分析算法的图像处理研究 认领
13
作者 陆荣秀 蔡莹杰 +1 位作者 朱建勇 杨辉 《华东交通大学学报》 2020年第3期135-142,共8页
鉴于传统的线性判别分析(LDA)算法未考虑数据从高维空间嵌入到低维子空间中样本之间的相似性,导致该算法在处理非高斯分布数据时不能取得较好的效果,为此,本文提出了一种改进的自权值线性判别分析算法。改进的模型通过将样本对之间的距... 鉴于传统的线性判别分析(LDA)算法未考虑数据从高维空间嵌入到低维子空间中样本之间的相似性,导致该算法在处理非高斯分布数据时不能取得较好的效果,为此,本文提出了一种改进的自权值线性判别分析算法。改进的模型通过将样本对之间的距离分布转换为样本点之间的权值以区分样本之间的差异性,使模型考虑数据从高维空间嵌入到低维子空间中隐含的局部流形结构,进而提高模型处理非高斯数据的能力。通过人工合成数据和真实数据对改进的模型进行实验验证,表明改进的自权值算法在一定程度上可以改善传统LDA在处理非高斯数据上的降维性能。 展开更多
关键词 线性判别分析 局部保持 非高斯数据
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基于权重曼哈顿非负矩阵分解的图像修复和聚类方法 认领
14
作者 陶盈吟 杨仪 +1 位作者 代祥光 苏晓杰 《南京信息工程大学学报:自然科学版》 CAS 2020年第3期347-352,共6页
当数据中存在大量椒盐噪声时,传统的鲁棒非负矩阵分解方法无法获得更具有鲁棒性的低维特征.为了解决该问题,本文提出了一种更具有鲁棒性的权重曼哈顿非负矩阵分解来修复被污染的数据点以及通过曼哈顿矩阵分解获得鲁棒的特征表示.本文提... 当数据中存在大量椒盐噪声时,传统的鲁棒非负矩阵分解方法无法获得更具有鲁棒性的低维特征.为了解决该问题,本文提出了一种更具有鲁棒性的权重曼哈顿非负矩阵分解来修复被污染的数据点以及通过曼哈顿矩阵分解获得鲁棒的特征表示.本文提出的模型可以被看作为非凸非光滑的优化问题,可以通过加速梯优化理论和最小一乘法求其局部最优解.通过对人脸图像ORL数据集加入椒盐噪声,实验结果表明本文提出的算法在图像修复和学习特征表示方面更有效、更鲁棒. 展开更多
关键词 曼哈顿非负矩阵分解 鲁棒性 凸优化
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《计算机应用文摘》 2020年第18期76-77,共2页
直播平台“降维打击”陪玩行业真“陪玩”?面对那些携带着数亿高黏性活跃用户的直播平台,一众陪玩平台显然是无法招架的。这种情况下它们需要融资,而融资需要更多故事,但故事是需要人参与的,没有用户基础的业务始终都是空中楼阁。近日,... 直播平台“降维打击”陪玩行业真“陪玩”?面对那些携带着数亿高黏性活跃用户的直播平台,一众陪玩平台显然是无法招架的。这种情况下它们需要融资,而融资需要更多故事,但故事是需要人参与的,没有用户基础的业务始终都是空中楼阁。近日,游戏陪玩平台比心被指涉黄。同时,该平台还存在大量未成年用户。随后,比心平台发布公告称已采取账号冻结、列入黑名单风控系统等措施。其实这一次“被曝光”不是比心第一次出现涉黄隐患,早在2015年App Store曾就“违规有偿服务”将比心的前身“鱼泡泡”强制下架,后经内部调整后才重新上架。现在来看,陪玩的商业隐痛依然是“常在河边走,哪有不湿鞋”。这也不仅是比心一家平台的问题,电竞陪玩行业从出现到今天,在这个节骨眼上始终存在着巨大争议。或许,一众陪玩平台在色情隐患这个问题上要长久徘徊在灰色地带,因为从商业模式上来看,单纯地“陪打游戏”本就禁不起推敲。 展开更多
关键词 活跃用户 直播平台 黑名单 内部调整 灰色地带 风控系统 有偿服务
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结合神经网络的文本降维方法 认领
16
作者 陈新元 谢晟祎 《福建轻纺》 2020年第3期26-28,共3页
传统文本表示模型多为稀疏矩阵,文本规模的增长导致维度灾难。文中提出一种结合神经网络的文本降维方法,利用随机映射、非负矩阵分解、隐含语义分析等方法实现文本降维,使用自建微博文本数据集比较其效率和准确率,并在最优降维方案的基... 传统文本表示模型多为稀疏矩阵,文本规模的增长导致维度灾难。文中提出一种结合神经网络的文本降维方法,利用随机映射、非负矩阵分解、隐含语义分析等方法实现文本降维,使用自建微博文本数据集比较其效率和准确率,并在最优降维方案的基础上使用自组织神经网络算法进行聚类。实验结果表明,该方案准确率相比传统不降维的K-means聚类方法有一定提升。 展开更多
关键词 文本表示模型 特征矩阵 聚类 神经网络
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基于Python的高速动车组车载数据降维方法实现 认领
17
作者 孔海朋 刘韶庆 《软件》 2020年第1期114-117,共4页
通过主成分分析方法,给出了高速动车组车载数据的降维过程。基于第三方numpy库和机器学习sklearn库,分别通过Python代码实现了基于主成分分析的降维过程。通过对某高速动车组数据的降维分析,两种实现方式所得到的结果一致,都能够实现对... 通过主成分分析方法,给出了高速动车组车载数据的降维过程。基于第三方numpy库和机器学习sklearn库,分别通过Python代码实现了基于主成分分析的降维过程。通过对某高速动车组数据的降维分析,两种实现方式所得到的结果一致,都能够实现对高速动车组车载数据的降维。 展开更多
关键词 主成分分析 机器学习
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基于E-t-SNE的混合属性数据降维可视化方法 认领
18
作者 魏世超 李歆 +2 位作者 张宜弛 周晓锋 李帅 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第6期66-72,共7页
针对传统的t分布随机近邻嵌入(t-SNE)算法只能处理单一属型数据,不能很好地处理混合属性数据的问题,提出一种扩展的t-SNE降维可视化算法E-t-SNE,用于处理混合属性数据。该方法引入信息熵概念来构建分类属性数据的距离矩阵,采用分类属性... 针对传统的t分布随机近邻嵌入(t-SNE)算法只能处理单一属型数据,不能很好地处理混合属性数据的问题,提出一种扩展的t-SNE降维可视化算法E-t-SNE,用于处理混合属性数据。该方法引入信息熵概念来构建分类属性数据的距离矩阵,采用分类属性数据距离与数值属性数据欧式距离相结合的方式构建混合属性数据距离矩阵,将新的距离矩阵输入t-SNE算法对数据进行降维并在二维空间可视化展示。此外,为验证算法有效性,采用k近邻(kNN)算法对混合数据降维后的效果进行评价。通过在UCI数据集上的实验表明,该方法在处理混合属性数据方面,不仅具有较好的可视化能力,而且能有效地对不同类别的数据进行降维分簇,提升后续分类器的分类准确率。 展开更多
关键词 t-SNE算法 混合属性数据 可视化
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基于经验模式分解与主元分析的耐火材料声发射损伤分类 认领
19
作者 刘昌明 时朵 《耐火材料》 CAS 北大核心 2020年第2期93-97,共5页
耐火材料微观结构十分复杂,其破坏形式呈现多样化、复杂化,如何对其损伤进行高效准确地判别十分重要。为此,借助声发射技术对镁碳质耐火材料受压过程进行了损伤声发射信号采集,针对海量声发射数据,首先采用了经验模式分解结合主元分析,... 耐火材料微观结构十分复杂,其破坏形式呈现多样化、复杂化,如何对其损伤进行高效准确地判别十分重要。为此,借助声发射技术对镁碳质耐火材料受压过程进行了损伤声发射信号采集,针对海量声发射数据,首先采用了经验模式分解结合主元分析,对声发射信号进行了特征提取与参数化降维:在大量的声发射时域与频域参数中,选取前7个主元来表征损伤,其损伤贡献率可以达到99%;之后将主元作为支持向量机输入进行损伤分类,将损伤分为两个主要类型,基质相与界面相损伤;最后将分析结果与扫描电镜结果进行对比分析,发现两者结论可以较好地吻合,可为运用声发射手段检测耐火材料损伤提供一种高效准确的解决方案。 展开更多
关键词 耐火材料 经验模式分解 主元分析 损伤分类
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小议二次函数问题中的“降维打击” 认领
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作者 陈家林 《中学数学研究(华南师范大学):下半月》 2020年第2期37-39,共3页
二次函数是中考的常客,其中求满足具体条件的点的坐标问题经常出现,各种具体条件常隐含在相应情景当中.本文以三个中考题为例,举例说明如何将一些较复杂的数学问题情境通过“降维”来解决,这三个问题分别是二次函数中的面积问题,特殊角... 二次函数是中考的常客,其中求满足具体条件的点的坐标问题经常出现,各种具体条件常隐含在相应情景当中.本文以三个中考题为例,举例说明如何将一些较复杂的数学问题情境通过“降维”来解决,这三个问题分别是二次函数中的面积问题,特殊角度问题,角平分线问题.并从这三个常见的“高维”问题解决中探寻一些常规条件作为思维锚点,运用相似的思路分析,以帮助学生更好地面对这些问题. 展开更多
关键词 二次函数 中考 转化思想
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