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基于奇异谱分析的短期电价预测 预览
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作者 殷豪 曾云 +1 位作者 孟安波 刘哲 《电力系统保护与控制》 CSCD 北大核心 2019年第1期115-122,共8页
针对电价序列具有非线性和非平稳性的特点,提出了一种基于奇异谱分析(SSA)和改进布谷鸟算法(ICS)优化极限学习机(ELM)的短期电价预测模型。采用奇异谱分析提取电价序列中的趋势成分和振荡成分,进行准周期信号分量重建,并对重建序列进行... 针对电价序列具有非线性和非平稳性的特点,提出了一种基于奇异谱分析(SSA)和改进布谷鸟算法(ICS)优化极限学习机(ELM)的短期电价预测模型。采用奇异谱分析提取电价序列中的趋势成分和振荡成分,进行准周期信号分量重建,并对重建序列进行ELM建模预测。针对ELM预测模型中的参数易陷入局部最优的问题,为了提高预测精度,提出改进布谷鸟算法优化预测模型的参数。最后将所有预测序列进行叠加,得到最终的电价预测值。以澳大利亚某电力市场电价数据为例进行分析,通过与其他几种预测模型相比,表明SSA-ICS-ELM模型能有效提高电价预测的精度和稳定性。 展开更多
关键词 奇异谱分析 改进布谷鸟算法 极限学习机 SSA-ICS-ELM模型 电价预测
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煤泥浮选中I-ELM的应用
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作者 武林海 刘洋 《煤炭技术》 CAS 2019年第3期162-165,共4页
煤泥浮选过程中,对浮选尾矿成分进行测量、控制,可以有效地浮选出合格的煤产品且有利于节能减排。提出将增加型极限学习机(I-ELM)应用于煤泥水成分的识别中。通过CCD相机及其配套PLC软件系统得到灰度直方图,基于灰度直方图提取灰度特征... 煤泥浮选过程中,对浮选尾矿成分进行测量、控制,可以有效地浮选出合格的煤产品且有利于节能减排。提出将增加型极限学习机(I-ELM)应用于煤泥水成分的识别中。通过CCD相机及其配套PLC软件系统得到灰度直方图,基于灰度直方图提取灰度特征,将灰度特征作为输入向量,煤泥水灰分含量作为输出向量,建立起以I-ELM为基础的煤泥水灰分识别模型。同时,训练建立传统的BP人工神经网络模型和ELM预测模型与提出的方法进行比较。结果显示,增加型极限学习机可以在较短的时间内,达到要求精度. 展开更多
关键词 煤泥水浮选 CCD相机 PLC I-ELM BP神经网络
基于荧光透射谱和高光谱图像纹理的茶叶病害预测研究 预览
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作者 芦兵 孙俊 +2 位作者 杨宁 武小红 周鑫 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期2515-2521,共7页
为了实现对茶叶病害的准确预测,避免病害特征提取过程中对茶叶的二次破坏,利用荧光透射技术对茶叶赤叶病叶片的荧光透射光谱特性展开研究。实验采集了健康茶叶叶片样本45个、赤叶病初期叶片样本60个及赤叶病中期叶片样本60个,并按照2∶... 为了实现对茶叶病害的准确预测,避免病害特征提取过程中对茶叶的二次破坏,利用荧光透射技术对茶叶赤叶病叶片的荧光透射光谱特性展开研究。实验采集了健康茶叶叶片样本45个、赤叶病初期叶片样本60个及赤叶病中期叶片样本60个,并按照2∶1的比例划分成训练集和预测集样本数,通过荧光透射手段利用高光谱仪器采集这些叶片的原始荧光透射光谱。通过对这3组叶片样本平均光谱强度曲线的分析,证实了利用荧光透射光谱信息对这3种病害类型叶片进行分类的可行性。然后使用多项式平滑(savitzky-golay, S-G)方法对原始光谱进行平滑和降噪处理。最后采用竞争性自适应重加权抽样法(competitive adaptive reweighted sampling, CARS)对预处理后的光谱数据进行特征波长的选取。经过50次加权采样后,最终选取出4个特征波长,分别为: 463, 512, 586和613 nm。为了最大化提取样本的病害特征信息,强化分类器输入病害特征值的典型性,使用高光谱反射技术,采集4个特征波长下的高光谱图像,分别使用2种不同的纹理提取算法提取病害叶片图像的纹理信息进行对比分析。首先利用灰度共生矩阵(GLCM)提取4幅图像的纹理信息,分别计算4个方向的灰度共生矩阵(0°, 45°, 90°及135°),然后计算5个共生矩阵的均值和方差。为了提高鲁棒性,取4幅图像纹理信息的平均值作为该叶片的纹理特征值,最终得到10个特征值。利用LBP(local binary patterns)算法获取特征波长下高光谱图像的纹理信息,并使用Uniform模式对LBP模型进行降维,最终每幅图像得到944个维度的LBP特征值,同样取4幅图像的平均值作为该叶片的LBP纹理特征值。最后通过极限学习机(ELM)分别建立特征光谱联合灰度共生矩阵纹理信息及LBP算子纹理信息的预测模型,由于模型的输入特征值不在一个量纲,首先对输入特征值进行归一化处理,然后再定� 展开更多
关键词 荧光透射 高光谱图像 特征融合 灰度共生矩 LBP算子 ELM
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医院微信公众号推文传播效果的影响因素 预览
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作者 郭田 尹艺霖 向菲 《中华医学图书情报杂志》 CAS 2019年第2期27-34,共8页
目的:分析医院微信公众号推文传播效果的影响因素。方法:通过Gsdata平台与爬虫工具收集武汉市三甲医院2018年4月-9月微信公众号推文信息,利用SPSS和Tableau软件结合ELM模型(elaboration likelihood model)对获取的数据进行分析,得出影... 目的:分析医院微信公众号推文传播效果的影响因素。方法:通过Gsdata平台与爬虫工具收集武汉市三甲医院2018年4月-9月微信公众号推文信息,利用SPSS和Tableau软件结合ELM模型(elaboration likelihood model)对获取的数据进行分析,得出影响医院微信推文传播的因素。结果:通过上述方法共获取1285条有效数据,将数据进行处理后进行回归分析发现模型整体回归有效(F=515.987,P<0.0001)。结论:标题中的感情色彩,以及推文的位置、娱乐性、原创性、类型均会对医院微信公众号信息传播产生一定影响,用户更容易被边缘路径而非中心路径影响。 展开更多
关键词 微信公众号 信息传播 ELM模型 回归分析
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旅游微信公众号用户信息采纳行为的影响因素——基于ELM和UTAUT的整合分析 预览
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作者 彭振 段正梁 +2 位作者 贺小荣 贲培雯 王方洁 《福建农林大学学报:哲学社会科学版》 2019年第4期99-106,共8页
基于ELM和UTAUT构建旅游微信公众号用户信息采纳行为影响因素模型,分析旅游微信公众号用户信息采纳行为的影响因素及其影响机制。研究发现:信息质量、信息源可信度、绩效期望、努力期望和社会影响显著正向影响旅游微信公众号用户信息采... 基于ELM和UTAUT构建旅游微信公众号用户信息采纳行为影响因素模型,分析旅游微信公众号用户信息采纳行为的影响因素及其影响机制。研究发现:信息质量、信息源可信度、绩效期望、努力期望和社会影响显著正向影响旅游微信公众号用户信息采纳意愿,其中,绩效期望是影响旅游微信公众号用户信息采纳意愿的最强动因,信息源可信度次之,努力期望最弱;促进条件对旅游微信公众号用户信息采纳行为影响不显著,采纳意愿显著正向影响旅游微信公众号用户信息采纳行为。据此,提出满足用户期望以实现信息价值,健全法律法规以规范信息行为,塑造优良口碑以增强用户信任等对策,以推进旅游微信公众号的发展和服务质量的提升。 展开更多
关键词 旅游微信公众号 信息采纳行为 ELM UTAUT
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基于ELM的微信学术信息搜寻行为影响因素研究 预览
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作者 曹晓萍 陈明红 《情报探索》 2019年第8期43-52,共10页
[目的/意义]旨在探究微信用户学术信息搜寻行为的影响因素,为微信学术功能优化提供参考。[方法/过程]将微信学术信息搜寻行为分为主动搜寻与被动搜寻行为,以ELM为基本框架,构建结构方程模型。针对微信学术用户进行问卷调查,使用AMOS软... [目的/意义]旨在探究微信用户学术信息搜寻行为的影响因素,为微信学术功能优化提供参考。[方法/过程]将微信学术信息搜寻行为分为主动搜寻与被动搜寻行为,以ELM为基本框架,构建结构方程模型。针对微信学术用户进行问卷调查,使用AMOS软件进行数据分析,并验证研究假设。[结果/结论]信息内容质量、信息载体质量和感知有用性均对主动信息搜寻行为产生显著的正向影响;微信卷入度对主动信息搜寻行为产生显著的负向影响;感知有用性、信息载体质量和微信卷入度对被动信息搜寻行为产生显著的正向影响,而信息内容质量对被动信息搜寻行为没有显著影响。 展开更多
关键词 微信 学术信息 搜寻行为 ELM
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基于不同ELM的西北旱区参考作物蒸散量模拟模型 预览
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作者 徐颖 张皓杰 +3 位作者 崔宁博 冯禹 胡笑涛 龚道枝 《中国农村水利水电》 北大核心 2019年第1期6-12,共7页
参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET0)的精准模拟是智慧灌溉、农田水分高效利用及水资源优化调度的重要依据。为有效提高气象资料缺乏情况下对西北旱区ET0的模拟精度,在西北旱区选取4个代表性站点,并以FAO 56 Penman-... 参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET0)的精准模拟是智慧灌溉、农田水分高效利用及水资源优化调度的重要依据。为有效提高气象资料缺乏情况下对西北旱区ET0的模拟精度,在西北旱区选取4个代表性站点,并以FAO 56 Penman-Monteith(P-M)模型的ET0计算结果为标准值,基于"sin"、"radbas"和"hardlim"3种激活函数构建27种极限学习机模型(extreme learning machine,ELM,分别记为ELM-sini、ELM-radj、ELM-hardk),并将其模拟结果与Hargreaves-Samani(H-S)、Makkink(MK)、Irmark-Allen(I-A)模型进行比较。结果表明:ELM-sin7(输入u2、Tmax和Tmin)的R2和NSE均大于0.96,RMSE小于0.35 mm/d,其GPI排名第4,模型模拟精度较高;ELM-rad5(输入Tmax、Tmin和n)和ELM-sin8(输入Tmax和Tmin)的R2和NSE分别大于0.78和0.76,RMSE小于0.93 mm/d;H-S、MK和I-A模型的R2和NSE分别小于0.77和0.63,RMSE大于1.00 mm/d,可见ELM-rad5和ELM-sin8模型精度明显高于相同输入下的其他物理模型;基于ELM-sin7探究隐含层节点数对模型精度的影响发现隐含层节点数为60~100时模型精度最高;基于ELMsin7模型进行可移植性分析发现,ELM-sin7在西北旱区内各训练站点和模拟站点组合下模拟精度较高。因此,在相同气象因子组合输入下,ELM-sini和ELM-radj模型模拟精度明显高于ELM-hardk,其中ELM-sin7模拟精度较高适用于西北旱区气象因子较少时的ET0模拟;而较传统物理模型,仅有温度和日照时数时ELM-rad5模型在西北旱区适用性更好,仅有温度时ELM-sin8模型在西北旱区适用性更强。 展开更多
关键词 ET0 ELM 激活函数 隐含层节点数 中国西北旱区
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ELMs和SVMs在多分类问题上的泛化性能比较 预览
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作者 卢欣欣 潘丽平 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第10期262-267,278共7页
多分类问题是机器学习、数据挖掘领域的重要研究内容。在文本分类、语音识别、图像识别、基因检测等方面有广泛的应用。通过在UCI数据集对极限学习机算法ELMs(ELM,KELM)和支持向量机算法SVMs(SVM,LSSVM)在多分类问题上的表现进行详细比... 多分类问题是机器学习、数据挖掘领域的重要研究内容。在文本分类、语音识别、图像识别、基因检测等方面有广泛的应用。通过在UCI数据集对极限学习机算法ELMs(ELM,KELM)和支持向量机算法SVMs(SVM,LSSVM)在多分类问题上的表现进行详细比较,得出以下结论:ELMs相较于SVM在多分类问题上有更高的分类准确率,而且随着分类数目的增加,ELMs的泛化能力相较于SVM提高越多,但是ELMs对于LSSVM并没有得到上述结论;ELMs相较于SVMs对数据的类别数目不敏感,分类准确率随类别数目增加下降不明显;ELMs相较于SVMs在多分类问题上所需计算代价更小,且拥有更快的学习和训练速度,适用于多分类问题。 展开更多
关键词 极限学习机(ELM) 核极限学习机(KELM) 支持向量机(SVM) 最小二乘支持向量机(LSSVM) 多分类问题 泛化能力
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基于HOE-ELM模型的旅游网站信息对游客行为意向的影响研究 预览
9
作者 张海燕 鹿梦思 《商学研究》 2019年第5期27-40,共14页
旅游电子商务背景下,越来越多的旅游者通过旅游网站信息做出旅游决策。为了探究旅游网站信息对消费者行为意向的影响,本文以HOE与ELM理论模型为基础,引入游客涉入度为调节变量,探究不同涉入度水平的旅游者受到旅游网站信息影响的路径过... 旅游电子商务背景下,越来越多的旅游者通过旅游网站信息做出旅游决策。为了探究旅游网站信息对消费者行为意向的影响,本文以HOE与ELM理论模型为基础,引入游客涉入度为调节变量,探究不同涉入度水平的旅游者受到旅游网站信息影响的路径过程。通过问卷调查,借助SPSS19. 0和AMOS21. 0软件进行实证分析。研究结果表明,旅游网站信息是影响旅游者出游意向的重要因素。不同涉入度水平的旅游者受到旅游网站信息影响的路径不同,高水平涉入度的游客更大程度上受到核心路径因素的影响,然后直接或通过目的地态度的中介作用影响其旅游意向;低水平涉入度的游客更容易受到外围路径因素(信息源可信度)的影响,通过外围路径因素形成其对旅游网站的态度,最终影响其旅游意向。 展开更多
关键词 ELM HOE 旅游网站信息 旅游意向
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分享经济中信任构建的双元路径:从服务提供方视角 预览
10
作者 李立威 李丹丹 《技术经济》 CSSCI 北大核心 2019年第7期63-70,共8页
从服务提供方视角将分享经济中的信任分为对分享平台信任、对平台上服务使用方的信任两种类型。基于双加工理论和详尽可能性模型提出了服务提供方信任形成的双元路径模型,以在线短租行业为例,采用基于PLS的结构方程进行了实证检验。研... 从服务提供方视角将分享经济中的信任分为对分享平台信任、对平台上服务使用方的信任两种类型。基于双加工理论和详尽可能性模型提出了服务提供方信任形成的双元路径模型,以在线短租行业为例,采用基于PLS的结构方程进行了实证检验。研究结果表明:人身安全制度、财产安全制度和点评制度等认知性因素通过中心路径对平台信任产生影响;声誉和双方的互动等情感性因素通过外围路径对人际信任产生影响;平台信任、服务提供方对使用方人际信任对用户提供分享服务意愿具有显著正向影响。 展开更多
关键词 分享经济 信任 服务提供方视角 PLS-SEM ELM
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一种面向交通标志识别系统的图像识别算法 预览
11
作者 张长青 杨楠 《电子科技》 2019年第7期60-64,共5页
目前各类面向交通标志识别系统的机器算法大多存在计算复杂度高、实时性差等问题,文中基于ELM模型,加入改进的PCA方法,提出了一种面向交通标志识别系统的PCA-ELM图像识别算法。该算法依次通过HOG特征的提取、改进的PCA方法降维、ELM模... 目前各类面向交通标志识别系统的机器算法大多存在计算复杂度高、实时性差等问题,文中基于ELM模型,加入改进的PCA方法,提出了一种面向交通标志识别系统的PCA-ELM图像识别算法。该算法依次通过HOG特征的提取、改进的PCA方法降维、ELM模型的特征训练,实现交通标志图像的识别。经过实验测试,发现该算法能够较好地兼顾识别率和计算复杂度,符合交通标志识别系统图像识别的准确性与实时性要求,具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 交通标志 图像识别 HOG PCA ELM
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基于灰色关联度和ELM的轴承性能退化趋势预测 预览
12
作者 杨超 杨晓霞 李灵飞 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2019年第11期105-108,共4页
为了及时发现轴承运行状态的异常信息,避免因轴承故障带来的严重后果,文章采用灰色关联度分析和极限学习机(ELM)相结合的方法对滚动轴承性能退化趋势进行预测。将滚动轴承运转的全寿命数据进行连续分组,计算各组数据与轴承状态良好的第... 为了及时发现轴承运行状态的异常信息,避免因轴承故障带来的严重后果,文章采用灰色关联度分析和极限学习机(ELM)相结合的方法对滚动轴承性能退化趋势进行预测。将滚动轴承运转的全寿命数据进行连续分组,计算各组数据与轴承状态良好的第一组数据之间的灰色关联度,根据关联度值的变化判断轴承健康状态;采用极限学习机(ELM)建立轴承健康性能退化模型,以灰色关联度作为健康性能指标,对轴承的性能退化趋势进行预测。研究结果表明,灰色关联度比均方根指标能更早地发现轴承的异常,ELM预测的关联度值与实际关联度值变化趋势一致性较好,当关联度真实值突然连续低于ELM预测范围临界值时,认为轴承性能恶化。 展开更多
关键词 灰色关联度 ELM 滚动轴承 健康状态 性能退化
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基于MEEMD-多尺度分形盒维数和ELM 的球磨机负荷识别方法 预览 被引量:1
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作者 蔡改贫 宗路 +1 位作者 刘鑫 罗小燕 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期764-771,共8页
针对球磨机在磨矿过程中负荷(充填率、料球比)靠经验难以准确判断的问题,提出基于改进的集总平均经验模态分解算法(modified ensemble empirical mode decomposition,MEEMD)-多尺度分形盒维数盒和极限学习机(extreme learning machine,E... 针对球磨机在磨矿过程中负荷(充填率、料球比)靠经验难以准确判断的问题,提出基于改进的集总平均经验模态分解算法(modified ensemble empirical mode decomposition,MEEMD)-多尺度分形盒维数盒和极限学习机(extreme learning machine,ELM)的负荷识别方法。该方法首先利用MEEMD算法对不同负荷状态下的磨音信号进行分解得到本征模态分量,然后,采用相关系数法选取敏感模态分量进行重构得到降噪后信号;通过分析重构信号的多尺度分形盒维数,结果表明,欠负荷、正常负荷和过负荷状态下的多尺度分形盒维数存在明显的差异,能够很好地区分磨机的不同负荷状态。将重构磨音信号的多尺度分形盒维数作为极限学习机(ELM)的输入,磨机负荷状态为输出,建立磨机负荷识别模型;通过磨矿实验验证了该方法的有效性,整体识别率高达94.8%,模型能够准确识别磨机负荷状态。 展开更多
关键词 MEEMD 分形盒维数 磨机负荷 多尺度 ELM
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基于改进BP神经网络和ELM的大数据分类方法 预览
14
作者 曲延涛 黄博南 韩勇超 《信息记录材料》 2019年第6期174-176,共3页
在当今信息科技发展的背景下,大数据的数量和种类越来越多,为了更好的利用不同类别的大数据,本文提出了一种基于改进BP神经网络和ELM的大数据分类方法.首先,利用改进的BP神经网络对原始大数据做预处理,剔除不良数据,为后续的大数据分类... 在当今信息科技发展的背景下,大数据的数量和种类越来越多,为了更好的利用不同类别的大数据,本文提出了一种基于改进BP神经网络和ELM的大数据分类方法.首先,利用改进的BP神经网络对原始大数据做预处理,剔除不良数据,为后续的大数据分类提供准确有效的数据。然后,利用量子粒子群算法(QPOS)对ELM算法进行优化,加速其训练过程.最后,将预处理的数据输入到训练好的极限学习内,实现大数据的优化分类.仿真结果表明,采用该算法进行大数据分类,准确性较高,误分类的概率较低,为人类提高了大数据的利用价值. 展开更多
关键词 大数据 BP神经网络 ELM 量子粒子群算法 优化分类
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Hybrid Model of Time Series Prediction Model for Railway Passenger Flow 预览
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作者 Wei Sha Shuai Qiu +1 位作者 Wenjun Yuan Zhangrong Qin 《国际计算机前沿大会会议论文集》 2019年第2期525-527,共3页
Railway passenger flow forecasting is an important basis for scientific dispatching of railway transportation. In order to remedy the shortcomings of one single time series prediction method for passenger flow, a mode... Railway passenger flow forecasting is an important basis for scientific dispatching of railway transportation. In order to remedy the shortcomings of one single time series prediction method for passenger flow, a model of combining autoregressive integrated moving average (ARIMA) with extreme learning machine (ELM) based on wavelet transform, named WAADE is presented in this paper. Firstly, the complex railway passenger flow time series was decomposed into linear and non-linear components by wavelet transform. Then, the decomposed linear and non-linear components were predicted by using ARIMA and ELM respectively. Finally, the final prediction results were obtained through fusing the linear and nonlinear prediction results by wavelet transform once again. At the same time, considering the obvious seasonal and periodic regularity of the railway passenger flow data, a WAADES model was constructed combined the WAADE model with the seasonal model based on the entropy value method. The experimental results show that the prediction accuracy of proposed WAADE and WAADES model is higher than the one of the ARIMA or ELM or seasonal model when used alone. Because of the combination of seasonal characteristics, the prediction accuracy of WAADES model is higher than that of WAADE model. The effectiveness and superiority of the two combined models proposed are proved. 展开更多
关键词 ARIMA MODEL ELM MODEL WAVELET transform Entropy value method SEASONAL MODEL
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基于优化极限学习机的大跨径连续桥梁施工线形预测 预览
16
作者 周双喜 邓芳明 +2 位作者 韩震 喻乐华 吴亮秦 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期134-140,共7页
桥梁跨度随着桥梁施工技术的不断提高而持续增大,故在施工过程中对大跨径桥梁线形的控制也愈发困难。针对现有方法的不足,提出一种基于思维进化算法优化的极限学习机算法,以某电厂桥为工程背景建立MEC-ELM预测模型,将桥梁的宏观参数输... 桥梁跨度随着桥梁施工技术的不断提高而持续增大,故在施工过程中对大跨径桥梁线形的控制也愈发困难。针对现有方法的不足,提出一种基于思维进化算法优化的极限学习机算法,以某电厂桥为工程背景建立MEC-ELM预测模型,将桥梁的宏观参数输入模型,即可对其线性变化进行准确预测。该算法首先利用MEC的全局搜索能力得到ELM的最优输入层权值和阈值,然后送入ELM中训练,得到桥梁线形预测模型。实例计算表明,该模型平均预测误差仅0.225 cm,且具有方法简单、精度高的特点,为大跨径桥梁线形控制提供了一种新的技术手段。 展开更多
关键词 梁桥线形预测 施工控制 ELM MEC
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基于Zernike矩和ELM的舞蹈视频图像中人体动作识别研究 预览
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作者 毕雪超 《现代科学仪器》 2019年第3期23-25,92,共4页
为了有效地识别舞蹈动作进而对舞者的舞蹈动作进行纠正,提出了一种基于Zernike矩和ELM算法的舞蹈视频图像中人体动作识别方法。首先,通过对图像进行预处理,将图像转化为二值化图像便于特征分析;其次,通过三维Zernike矩对预处理后的图像... 为了有效地识别舞蹈动作进而对舞者的舞蹈动作进行纠正,提出了一种基于Zernike矩和ELM算法的舞蹈视频图像中人体动作识别方法。首先,通过对图像进行预处理,将图像转化为二值化图像便于特征分析;其次,通过三维Zernike矩对预处理后的图像进行特征提取,建立码书;再次,根据码书提供的相关性信息,通过ELM算法对舞蹈动作进行学习,输出分类信息;最后,分别对NADA-KTH数据库中的静态动作图像和weizmann数据库提供的动态芭蕾舞视频图像进行了实验,分别从静态和动态的角度验证了所提出方法的有效性,初步得出其与识别率的正相关关系。 展开更多
关键词 ZERNIKE矩 极限学习机 人体动作识别 预处理
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基于广义形态差值滤波与极限学习机的滚动轴承故障诊断方法研究 预览 被引量:1
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作者 徐存知 熊新 《化工自动化及仪表》 CAS 2019年第1期54-57,共4页
由于工业设备工作环境恶劣、工况复杂,设备所采集的振动信号含噪声较多,难以准确提取设备运行状态的特征。因此,提出一种广义形态差值滤波和极限学习机相结合的滚动轴承故障诊断方法。实验结果表明:经广义形态差值滤波后的振动信号特征... 由于工业设备工作环境恶劣、工况复杂,设备所采集的振动信号含噪声较多,难以准确提取设备运行状态的特征。因此,提出一种广义形态差值滤波和极限学习机相结合的滚动轴承故障诊断方法。实验结果表明:经广义形态差值滤波后的振动信号特征更易区分,与BP神经网络相比,极限学习机具有更高的分类精度。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 广义形态差值滤波 极限学习机 降噪 特征指标 故障分类模型 运行状态辨识
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基于加权KPCA和融合极限学习机的人脸识别 预览 被引量:1
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作者 李魁英 赖惠成 《现代电子技术》 北大核心 2019年第11期36-39,44共5页
针对传统的核主成分分析(KPCA)人脸识别算法的投影变换矩阵未必是最佳鉴别矩阵的问题,提出一种加权核主成分分析(WKPCA)的人脸识别算法。高分辨率人脸图像包含图像的大部分纹理信息,而低分辨率人脸图像体现了图像的大量形状信息,两类图... 针对传统的核主成分分析(KPCA)人脸识别算法的投影变换矩阵未必是最佳鉴别矩阵的问题,提出一种加权核主成分分析(WKPCA)的人脸识别算法。高分辨率人脸图像包含图像的大部分纹理信息,而低分辨率人脸图像体现了图像的大量形状信息,两类图像经WKPCA提取的特征具有一定的互补性,根据此特性将提取的特征融合以实现分类识别。所提算法采用ELM神经网络作为分类器,在ORL人脸库和Yale人脸库上的实验验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 人脸识别 WKPCA 鉴别矩阵 ELM 特征融合 人脸图像
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基于差分量子粒子群算法的锅炉NOx排放模型优化 被引量:1
20
作者 董泽 马宁 孟磊 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期191-197,共7页
提出一种基于改进的差分量子粒子群(DEQPSO)算法,将其与超限学习机(ELM)相结合,以某1 000 MW超超临界机组锅炉燃烧系统为研究对象,建立了NOx排放模型,采用现场样本数据测试所建模型的预测能力,并将该模型的预测结果与基本超限学习机以... 提出一种基于改进的差分量子粒子群(DEQPSO)算法,将其与超限学习机(ELM)相结合,以某1 000 MW超超临界机组锅炉燃烧系统为研究对象,建立了NOx排放模型,采用现场样本数据测试所建模型的预测能力,并将该模型的预测结果与基本超限学习机以及引力搜索算法(GSA)、粒子群算法(PSO)和量子粒子群算法(QPSO)优化的超限学习机模型的预测结果进行了对比。结果表明:DEQPSO算法具有更好的参数优化性能,DEQPSO-ELM模型具有较强的泛化能力和良好的预测精度,为电站锅炉NOx排放质量浓度预测提供了一种有效方法。 展开更多
关键词 电站锅炉 NOx 差分量子粒子群算法 超限学习机
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