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  1. 加权主元分析

  2. PCA主元分析法的加权,利用欧氏距离添加相似度,构筑更能反应有效图像的特征值
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2013-07-13
    • 文件大小:2048
    • 提供者:yxinxingye
  1. Gauss消去法(列主元)解线性方程组

  2. Gauss消去法(列主元)解线性方程组 包括程序代码和结果分析 % 高斯消去法,A为方程组系数矩阵,b为右端向量, x是解向量
  3. 所属分类:教育

    • 发布日期:2013-09-16
    • 文件大小:12288
    • 提供者:feng_601
  1. 鲁棒主元分析(RPCA)

  2. 一篇详细介绍鲁棒PCA的文章,虽然是英文文章,但内容读起来很容易
  3. 所属分类:制造

    • 发布日期:2014-03-20
    • 文件大小:944128
    • 提供者:u014248034
  1. 多元指数加权移动平均主元分析的微小故障检测

  2. 介绍了一种故障检测的技术,应用多元指数加权移动平均主元分析的方法,可以分析微小故障。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2014-07-19
    • 文件大小:726016
    • 提供者:wlj0206
  1. PCA与核PCA

  2. 包括主元分析的精炼介绍手册。斯坦福机器学习之主元分析笔记。核PCA的简练介绍文档。
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2014-11-09
    • 文件大小:8388608
    • 提供者:qianhen123
  1. PCA主元分析法 做故障诊断程序

  2. PCA主元分析法 做故障诊断程序 基于数据驱动的 也可以做图像处理
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2015-06-15
    • 文件大小:1024
    • 提供者:qq_17246585
  1. 利用主元分析识别人脸.pdf

  2. 本文详细介绍了PCA人脸识别的原理和实现。PCA是人脸识别的经典算法。对识别的初学者有很大帮助。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2008-12-28
    • 文件大小:266240
    • 提供者:bxf_2008_cf
  1. 全主元解方程组

  2. 全主元是最原始最严谨的求解方程组的方法,是数值分析课程的内容。
  3. 所属分类:C/C++

    • 发布日期:2018-03-21
    • 文件大小:15360
    • 提供者:qq_38271691
  1. 牛顿迭代法 牛顿插值 雅可比 辛普森 列主元

  2. 数值分析作业:C语言程序缩印版 牛顿迭代法 牛顿插值 雅可比 辛普森 列主元
  3. 所属分类:C/C++

    • 发布日期:2018-03-28
    • 文件大小:17408
    • 提供者:qq_41227291
  1. KPCA-故障检测(代码已优化)

  2. 基于核主元分析(KPCA)的工业过程故障检测,代码已优化,运行效率高,有详细的注释,附有训练数据和测试数据。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-09-06
    • 文件大小:57344
    • 提供者:iqiukp
  1. 基于主元分析算法(pca)的系统故障诊断

  2. 包内包含主元分析算法(PCA)的Matlab完整故障诊断程序,附详细的word文档和PPT介绍
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2019-02-21
    • 文件大小:931840
    • 提供者:weixin_43576779
  1. 核主元分析KPCA的降维特征提取以及故障检测应用-Kernel Principal Component Analysis (KPCA).zip

  2. 核主元分析KPCA的降维特征提取以及故障检测应用-Kernel Principal Component Analysis .zip 本帖最后由 iqiukp 于 2018-11-9 15:02 编辑      核主元分析(Kernel principal component analysis ,KPCA)在降维、特征提取以及故障检测中的应用。主要功能有:(1)训练数据和测试数据的非线性主元提取(降维、特征提取) (2)SPE和T2统计量及其控制限的计算 (3)故障检测 参考文献: Lee J
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-08-12
    • 文件大小:20480
    • 提供者:weixin_39841848
  1. 核主元分析KPCA的降维特征提取以及故障检测应用-KPCA_v2.zip

  2. 核主元分析KPCA的降维特征提取以及故障检测应用-KPCA_v2.zip 本帖最后由 iqiukp 于 2018-11-9 15:02 编辑      核主元分析(Kernel principal component analysis ,KPCA)在降维、特征提取以及故障检测中的应用。主要功能有:(1)训练数据和测试数据的非线性主元提取(降维、特征提取) (2)SPE和T2统计量及其控制限的计算 (3)故障检测 参考文献: Lee J M, Yoo C K, Choi S W, et al.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-08-12
    • 文件大小:750592
    • 提供者:weixin_39841856
  1. 核主元分析KPCA的降维特征提取以及故障检测应用-data.rar

  2. 核主元分析KPCA的降维特征提取以及故障检测应用-data.rar 本帖最后由 iqiukp 于 2018-11-9 15:02 编辑      核主元分析(Kernel principal component analysis ,KPCA)在降维、特征提取以及故障检测中的应用。主要功能有:(1)训练数据和测试数据的非线性主元提取(降维、特征提取) (2)SPE和T2统计量及其控制限的计算 (3)故障检测 参考文献: Lee J M, Yoo C K, Choi S W, et al. Non
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-08-12
    • 文件大小:188416
    • 提供者:weixin_39841882
  1. 基于主成分分析的煤岩界面识别方法

  2. 提出了基于主成分分析的煤岩界面识别方法,详细介绍了主成分分析的原理及识别煤岩界面的过程。该方法采用多个传感器同时监测采煤机割煤时的各项参数,并对数据进行实时的主成分分析;利用主元信息建立HotellingT2和SPE统计量,再根据统计量捕捉采煤机割到岩石时的异常,从而识别煤岩界面。实际应用表明,该方法能够较快并准确地识别煤岩界面。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-05-24
    • 文件大小:136192
    • 提供者:weixin_38728360
  1. Java Guess&LU(高斯消去法/列主元高斯消去法/LU消去法求解线性方程)(数值分析)实践

  2. 数值分析实践,高斯消去法实现求解线性方程,列主元高斯消去法实现求解线性方程,LU消去法求解线性方程,一个程序实现自主输入输出高斯/列主元高斯的对应增广矩阵,LU中L和U矩阵,最终输出计算结果,增添菜单选项,可选择计算方式和退出!
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2020-11-09
    • 文件大小:2048
    • 提供者:GodOuO
  1. 具体介绍sklearn库中:主成分分析(PCA)的参数、属性、方法

  2. 转载请注明出处:https://editor.csdn.net/md?articleId=104839136 文章目录主成分分析(PCA)Sklearn库中PCA一、参数说明(Parameters)二、属性(Attributes)三、方法(Methods)四、示例(Sample)五、参考资料(Reference data) 主成分分析(PCA) 主成分分析(Principal components analysis,以下简称PCA)的思想是将n维特征映射到k维上(k<n),这k维是全新的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-22
    • 文件大小:168960
    • 提供者:weixin_38568548
  1. 基于稳健主成分分析和多点恒虚警的红外弱小目标检测

  2. 针对红外图像中由复杂背景和目标多形态带来的单帧检测暗弱小目标比较困难的问题,提出了一种先进行阈值分割粗提取,后进行多点信噪比精检测的算法。在粗提取阶段,提出了改进的基于稳健主成分分析(RPCA)的阈值分割算法,利用邻域稀疏度均值与整幅稀疏图像均值的比值进行阈值分割,从而进一步剔除孤立噪点和背景云层边缘的杂波。在精检测阶段,提出了基于统计特性的多点恒虚警检测算法,统计候选点在邻域内每个像元的信噪比,利用虚警率门限和统计数量阈值筛选目标点,从而克服由小目标能量弥散带来的多形态特征问题。实验结果表明,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-12
    • 文件大小:12582912
    • 提供者:weixin_38514660
  1. 基于改进混合概率主元分析模型的过程监控

  2. 基于混合概率主元分析(MPPCA)的监控方法,存在要求各子模型中主元个数相同、 监控指标不一致、 监控表格过多等缺陷.为此对MPPCA算法进行改进,分两步建立模型;首先求出混合高斯模型(GMM),然后利用概率主元分析)(PPCA) 建立每个子模型的主元模型.改进方法中各子模型主元的选取兼顾了主元的解释率及其变化趋势,并引进基于PPCA的监控方法,保证了监控指标的一致性H 减少了过程监控图.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-15
    • 文件大小:392192
    • 提供者:weixin_38626192
  1. 基于主元分析的牵引变电所互感器二次量异常故障在线识别方法

  2. 在分析牵引变电所内各互感器测量有效值之间存在的相关关系的基础上,提出了基于主元分析(PCA)方法的互感器二次量异常故障在线识别方法。定义了SPE均值及SPE贡献均值分别作为故障检测和识别的指标,在一定程度上消除了利用单个有效值样本得到的识别结果的不确定性。以某实际自耦变压器(AT)牵引变电所作为算例进行仿真验证,仿真结果表明所提方法不需要额外增加测量设备,能够准确地识别出牵引变电所中发生二次量异常故障的互感器,且能够方便地应用于具有不同主接线拓扑结构的牵引变电所。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-14
    • 文件大小:951296
    • 提供者:weixin_38670501
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