导读:本文包含了主分量论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:分量,神经网络,算法,分析法,判据,西宁,绕组。
主分量论文文献综述
官雨洁,杨德南[1]（2019）在《城市化进程对漳州市气温变化影响的主分量分析》一文中研究指出为进一步了解城市化与气温变化的关系,选择福建省漳州市1961-2013年的气温观测资料(平均气温、平均最高气温、平均最低气温)以及漳州市2001-2013年的统计年鉴资料(选取10种代表城市化发展的指数),运用线性趋势、主分量分析、相关分析等方法,研究多年来漳州地区的气温变化趋势、城市化进程以及两者之间的关系。研究发现,漳州市气温均随时间呈上升趋势,其中年平均最低气温变化率最大,其次是年平均气温;随着城市不断发展,对漳州气温产生影响的城市化因素依次是人口数量、城市的生活水平、下垫面水平和工业发展;城市发展前期城市化指数与气温要素均呈正相关,但在城市发展中后期,年平均气温及年平均最高气温的变化曲线均为下降后上升,且年平均最高气温的变化率明显较大。(本文来源于《海峡科学》期刊2019年08期）
刘得守,周康,张夏夏,左瑞亭[2]（2019）在《主分量分析法在环境空气监测数据分析中的应用》一文中研究指出根据西宁市13个环境空气监测站点2013—2017年大气污染物细颗粒物(PM2. 5)、可吸入颗粒物(PM10)、二氧化硫(SO_2)、二氧化氮(NO_2)、臭氧最大8 h平均(O_3-8h)和一氧化碳(CO)的监测数据,采用主分量分析法对西宁市环境空气质量进行了综合评估。结果表明,2013—2017年西宁市大部分环境空气监测站点周边环境空气质量逐渐提升,4个国控站综合得分(F)趋势变化幅度较大,其周边环境空气质量状况改善较为明显;城南新区、湟源县气象局和西钢监测站点周边环境空气质量呈逐年下降趋势,与其附近工业生产有关。(本文来源于《环境监控与预警》期刊2019年04期）
张国栋,苗青,滕伟,臧辉,柳亦兵[3]（2019）在《基于振动特征主分量分析的电力变压器故障诊断》一文中研究指出通过对不同松动状态下的振动监测信号进行分析,提取时域特征值,然后采用主分量分析对特征值进行压缩,可以使用少量特征清楚区别不同松动状态,实现绕组松动故障诊断。(本文来源于《变压器》期刊2019年05期）
姜岩,杨春生,李文艳,赵明珠,张秀丽[4]（2018）在《利用地震主分量分析和Fisher判别预测窄小河道砂体》一文中研究指出松辽盆地大庆长垣外围油田扶余地层广泛发育低孔、特低渗的致密油储层,其河道砂体具有"窄、薄、差"的分布特点,依靠目前的稀井网资料,对井间砂体展布的连续性刻画仍存在较大的随机性,难以满足油气开采的需求。为此,以长垣外围油田芳38区块扶余油层为例,采用基于地震主分量分析(PCA)和Fisher判别的方法预测窄小河道砂体的分布特征。结果表明:①将PCA法应用于地震属性的降维优化处理,形成了地震PCA分析方法,井旁道的叁个地震主分量信息占原始数据总体方差的95.5%,有效降低了地震属性维度,消除了多种地震属性之间的冗余信息;②在无法建立常规地震属性和井点砂岩厚度线性相关函数的情况下,将多元统计学的Fisher判别理论应用于窄小河道砂体的判别、分析,结合井点砂岩厚度和井旁道的叁个地震主分量信息建立了Fisher砂、泥岩判别分析模型,既融入了井点砂岩厚度又考虑到地震数据的空间距离影响,提高了河道砂体的预测精度;③研究区的窄小河道砂体具有厚度小、向两侧尖灭快的特点,在常规地震属性预测效果不好的情况下,提出了基于地震PCA的砂泥岩Fisher判别分析法,以砂岩厚度1.5、2.0、3.0m为分类界限时,判别模型中砂岩回判正确率分别为90.0%、88.9%和87.5%,对河道砂体判别能力更强。(本文来源于《石油地球物理勘探》期刊2018年06期）
王程琳[5]（2018）在《基于主分量分析法的昌图县水库移民生活水平综合评价》一文中研究指出国家后期扶持政策实施效果评估的关键性标准之一是对水库移民搬迁后的生活水平评价,据此本文结合铁岭市水库移民监测评估调查数据并利用主分量分析法构建了绩效评价指标体系,并综合评价了该区域水库移民生活水平。研究表明:基本生活保障与生活需求、常规性经济收入与支出、转移性经济支出等因素为影响水库移民生活水平的主要因素。本文中提出的相关政策建议可为后期扶持政策的优化及评估提供一定参考和依据。(本文来源于《中国水能及电气化》期刊2018年08期）
李龙,刘峥[6]（2018）在《基于核主分量相关判别分析特征提取方法的目标HRRP识别》一文中研究指出为有效提高雷达高分辨1维距离像目标识别系统的总体性能,需要对目标高分辨1维距离像进行特征提取,以得到具有最小信息损失、高可分性且低维度的目标特征,为实现该目的提出一种基于核主分量相关判别分析的特征提取算法。该算法基于目标高分辨1维距离像的统计特性,通过对核主分量分析中核函数的选择,实现对不同类型距离单元的特征提取。同时综合线性判别分析与典型相关分析理论构建新的准则函数,以实现特征空间中类内相关性与类间差异性最大化,同时减少目标特征中的冗余信息。利用实测数据进行实验,结果表明该方法提高了特征向量的可分性,降低了特征向量的维度,并且对该算法在不同强度杂波下的识别性能进行了分析,实验结果表明,该方法可以有效的提高目标高分辨1维距离像目标识别系统的总体性能。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2018年01期）
刘沛津,高雪波,孙昱[7]（2017）在《叁相电流主分量融合的电机故障图形诊断方法》一文中研究指出为了在线快捷有效检测识别电机运行状态,并准确诊断交流电机常见故障,将图形融合方法与主分量分析方法(PCA)相结合,充分利用电机叁相定子电流信号实现了电机故障的图形化在线检测方法。应用主分量分析法将叁维电流状态空间样本进行降维并在二维平面内实现主分量的图形化融合,定义了电机正常、定子匝间短路、转子断条等不同运行状态下的状态识别实用判据,并针对主分量融合图形定义了故障严重度指标。通过理论分析及电机故障试验,论证了所提诊断方法对电机常见定子匝间短路及转子断条故障检测及诊断的直观性、准确性及载荷变化的鲁棒性,为电机及其拖动系统的故障诊断提供新的思路和方法。(本文来源于《电机与控制学报》期刊2017年06期）
赵军桃[8]（2017）在《基于主分量神经网络的DS-CDMA信号伪码序列盲估计研究》一文中研究指出扩频通信使得有用信号在宽带上进行传输,扩频后的发送信号的带宽远远大于实际传输中有用信号所需的带宽,这就保证了通信的抗干扰、低截获以及保密特性,从而实现了安全通信。为了满足急剧增长的军用、民用通信容量以及频带的需求,现在各国都纷纷将DS-CDMA信号大量应用于现代通信系统中。但是DS-CDMA信号的扩频“隐蔽”策略利用频谱扩展技术降低有用信号的功率谱密度,直到有用信号完全被噪声所掩盖,给非合作通信方或通信对抗方侦察有用信息带来了严峻的挑战。因此研究DS-CDMA信号伪码序列的盲估计就显得日趋重要。本论文的主要工作包括以下几个方面:(1)针对矩阵分解方法在DS-CDMA信号伪码序列盲估计中可处理的数据向量较短且复杂度高的问题,研究了一种基于Sanger神经网络(Sanger NN)的DS-CDMA信号伪码序列盲估计方法。该方法首先将已分段的一周期DS-CDMA信号作为神经网络的输入信号,用神经网络权值向量的符号函数代表DS-CDMA信号各用户的伪码序列,然后通过不断输入信号来反复训练权值向量直至收敛,最终DS-CDMA信号各用户的伪码序列就可以通过权值向量的符号函数重建出来。此外,本文研究了一种在递归最小二乘(RLS)意义下的最优变步长收敛模型,极大地提高了网络的收敛速度。(2)针对Sanger NN方法在DS-CDMA信号伪码序列盲估计中收敛速度较慢的问题,研究了一种基于LEAP神经网络(LEAP NN)的DS-CDMA信号伪码序列盲估计方法。该方法在Sanger NN的基础上,在神经网络的权值更新公式中加入了矩阵运算,实现了连接权值的施密特正交化。(3)针对LEAP NN方法在DS-CDMA信号伪码序列盲估计中因包含矩阵运算而导致的复杂度高,且在伪码序列较长时无法收敛的问题,研究了一种基于APEX神经网络(APEX NN)的DS-CDMA信号伪码序列盲估计方法。该方法在Sanger NN的基础上,通过在神经网络的输出端加入侧向连接来实现连接权值的去相关。(本文来源于《重庆邮电大学》期刊2017-04-07）
陈博文,李志华,黄颖[9]（2017）在《点对主分量分析算法的模拟电路故障诊断研究》一文中研究指出针对利用领域覆盖算法(Neighborhood Covering Algorithm,NCA)解决模拟电路故障诊断过程中出现的故障诊断率不高的问题,文章采用一种改进的领域覆盖算法称之为点对主分量分析算法(Double Points Principal Component Analysis Algorithm,DPCAA)进行模拟电路故障诊断,首先通过对待诊断的模拟电路的可测点采用幅频特性技术进行故障特征提取,然后构建点对主分量分析算法的叁层神经网络进行模拟电路故障诊断。为了验证该方法的可行性,本文最后对某一个带通滤波电路进行模拟电路故障诊断,对该电路的故障诊断率提高了2.22个百分点。(本文来源于《电子设计工程》期刊2017年07期）
张西宁,雷威,李兵[10]（2017）在《主分量分析和隐马尔科夫模型结合的轴承监测诊断方法》一文中研究指出为了快速识别轴承的故障模式以及性能退化状态,提出了一种基于主分量分析和隐马尔科夫模型的轴承监测诊断方法。该方法首先提取了轴承振动信号的混合域故障特征集,使用主分量分析对混合域故障特征集降维,然后使用降维后的特征训练隐马尔科夫模型,最后用降维后的测试样本测试模型的性能,根据隐马尔科夫模型输出的对数似然概率,确定轴承故障模式以及轴承的性能退化状态。开展了不同状态滚动轴承振动测试实验,数据分析结果表明,提出的方法诊断准确率均能达到100%,相比基于补偿距离选择特征降维及隐马尔科夫模型诊断方法,最高将分类离散度提高123.74%,并且在轴承的性能退化实验中,提出的方法能在故障早期给出故障预警,证明了该方法的有效性和准确性。(本文来源于《西安交通大学学报》期刊2017年06期）
主分量论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
根据西宁市13个环境空气监测站点2013—2017年大气污染物细颗粒物(PM2. 5)、可吸入颗粒物(PM10)、二氧化硫(SO_2)、二氧化氮(NO_2)、臭氧最大8 h平均(O_3-8h)和一氧化碳(CO)的监测数据,采用主分量分析法对西宁市环境空气质量进行了综合评估。结果表明,2013—2017年西宁市大部分环境空气监测站点周边环境空气质量逐渐提升,4个国控站综合得分(F)趋势变化幅度较大,其周边环境空气质量状况改善较为明显;城南新区、湟源县气象局和西钢监测站点周边环境空气质量呈逐年下降趋势,与其附近工业生产有关。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
主分量论文参考文献
[1].官雨洁,杨德南.城市化进程对漳州市气温变化影响的主分量分析[J].海峡科学.2019
[2].刘得守,周康,张夏夏,左瑞亭.主分量分析法在环境空气监测数据分析中的应用[J].环境监控与预警.2019
[3].张国栋,苗青,滕伟,臧辉,柳亦兵.基于振动特征主分量分析的电力变压器故障诊断[J].变压器.2019
[4].姜岩,杨春生,李文艳,赵明珠,张秀丽.利用地震主分量分析和Fisher判别预测窄小河道砂体[J].石油地球物理勘探.2018
[5].王程琳.基于主分量分析法的昌图县水库移民生活水平综合评价[J].中国水能及电气化.2018
[6].李龙,刘峥.基于核主分量相关判别分析特征提取方法的目标HRRP识别[J].电子与信息学报.2018
[7].刘沛津,高雪波,孙昱.叁相电流主分量融合的电机故障图形诊断方法[J].电机与控制学报.2017
[8].赵军桃.基于主分量神经网络的DS-CDMA信号伪码序列盲估计研究[D].重庆邮电大学.2017
[9].陈博文,李志华,黄颖.点对主分量分析算法的模拟电路故障诊断研究[J].电子设计工程.2017
[10].张西宁,雷威,李兵.主分量分析和隐马尔科夫模型结合的轴承监测诊断方法[J].西安交通大学学报.2017
论文知识图
