导读:本文包含了独立成分分析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:成分,独立,磁共振,苏门答腊,特征,功能,多态性。
独立成分分析论文文献综述
陆天驰,吕照民[1]（2019）在《基于自适应独立成分分析的化工过程监测》一文中研究指出针对独立成分分析(independent component analysis,ICA)方法应用于过程监测时如何选择独立成分(independent component, IC)的问题,提出了自适应独立成分分析(adaptation independent component analysis, AICA)方法。AICA方法首先利用分离矩阵建立关联矩阵,该关联矩阵表示IC的相似性,同时通过核密度估计选择概率密度最小的IC作为特殊独立成分(particular independent component, PIC),再通过关联矩阵选择与PIC具有相似变异特征的几个普通独立成分(common independent components, CICs),最后将PIC与CICs用于构造监测统计量。将AICA方法应用于田纳西-伊士曼(Tennessee Eastman,TE)仿真过程,测试结果表明所提方法对于过程监测是有效的。(本文来源于《北京化工大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
王陈燕,游为,范东明[2]（2019）在《利用独立成分分析检测2004年和2012年印度洋地震的重力变化》一文中研究指出2004年12月苏门答腊发生M_W9.3地震,造成巨大的质量重新分布.利用GRACE卫星月重力场数据计算了研究区域地面1°×1°网格点上的重力变化时间序列,采用主成分分析和独立成分分析两种方法,提取了重力变化的空间与时间特征,结果显示震中两侧区域的重力变化呈两极分布,其中东侧重力下降,西侧重力增加.相较于传统的主成分分析方法,独立成分分析能更好地从原始信号中提取地震的信息,能分解出具有显着阶跃变化的独立成分.除了2004年的苏门答腊大地震外,独立成分分析还分解得到了2012年Andaman地震的特征,与该次地震的空间特征与时间序列基本一致.相较于适合定量分析的多项式拟合方法,独立成分分析更适合大范围区域的定性分析,建议将两种方法相结合,取长补短,从而为GRACE地震监测提供一种更为客观、有效的方法.(本文来源于《地球物理学报》期刊2019年11期）
张芳芳,李楠[3]（2019）在《基于独立成分分析的fMRI数据分类》一文中研究指出针对功能磁共振成像(functional Magnetic Resonance Imaging, fMRI)数据分类方法中多余的预测变量和实验噪声等导致无法准确提取数据的有效特征,影响分类准确率的问题,提出将独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)算法与Adaboost数据分类方法相结合用于分析fMRI数据。利用ICA算法通过线性变换将体素信息分解为统计独立的源信号的线性组合;不断更新分离矩阵提取脑组织边缘变化的特征信息;利用ICA算法得到的特征信息训练Adaboost分类器。实验结果显示该方法得到的平均分类准确率达到84.72%,表明其有助于对大脑中形成的视觉图像信息进行分类,为解码fMRI数据提供了一种方法。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2019年11期）
熊苑淇,李顺丽,魏琼娥,韩芳,熊祥玲[4]（2019）在《云南某独立学院临床专业大叁学生人体成分现况分析》一文中研究指出云南某独立学院临床专业大叁学生人体成分数据,通过统计学分析学生身体成分的现况、潜在危险因素,得出学生体脂含量超标、超重、身体素质下降等,令人担忧。对此,提出控制食物量、健康运动、干预心理认知等建议。(本文来源于《云南科技管理》期刊2019年05期）
周春宇,武杰[5]（2019）在《基于组独立成分分析的情绪刺激功能磁共振成像研究》一文中研究指出目的通过独立成分分析(ICA)方法研究大脑对正、负性情绪的响应机制。方法用组独立成分分析方法、聚类及可视化的可靠性评估方法来评估和选择相应的独立成分研究响应机制。结果算法处理后的成分数据对积极和消极情绪的刺激形成特定处理通路。结论积极情绪下的高级脑区呈现活跃状态,且左侧额中回与海马旁回通路的联结性明显上升;消极情绪刺激的激活通路:皮层-丘脑枕核-杏仁核,且右扣带回区域与左侧楔前叶间的联结性下降明显。(本文来源于《生物医学工程学进展》期刊2019年03期）
谢忠翔,武杰[6]（2019）在《基于并行独立成分分析方法研究精神分裂症的影像遗传学特征》一文中研究指出近年来影像遗传学领域的发展,为精神分裂症的研究开启了新的方向。该文运用并行独立成分分析方法处理63个受试者的fMRI数据和SNP数据,通过在两种数据类型之间增加约束项,提取与精神分裂症相关的独立成分。研究结果显示,一个fMRI成分和一个SNP成分之间的相关性最大, fMRI成分主要包括楔前叶、舌回、楔叶脑区, SNPs主要在CHRNA7和DISC1等基因中。同时,该fMRI成分和SNP成分在精神分裂症患者和对照组的混合系数上有显着差异,P值分别为0.000 9和0.001 4。该文运用一种分析影像遗传学的新方法,来识别与精神分裂症相关的大脑功能和遗传信息之间的相互关系,为精神分裂症的辅助诊断提供了帮助。(本文来源于《生物医学工程学进展》期刊2019年03期）
崔艳[7]（2019）在《基于负熵的无预白化的独立成分分析算法》一文中研究指出提出了一种基于负熵的无预白化的具有等变性的独立成分分析算法。首先介绍了负熵的定义以及如何使用负熵作为代价函数来度量混合信号的非高斯性。详细介绍了将分离向量和预白化矩阵结合得到了基于负熵的无预白化的迭代算法。最后通过选取4组非高斯向量作为信号源进行仿真实验,结果显示分离效果良好。(本文来源于《科技视界》期刊2019年19期）
王陈燕,万祥禹[8]（2019）在《中国西南及中南半岛陆地水变化的独立成分分析》一文中研究指出对中国西南地区以及中南半岛的陆地水变化情况进行了深入研究。基于GRACE卫星2003—2014年的重力数据,利用独立成分分析提取了独立成分,并与降水和土壤湿度数据的独立成分进行对比,结果表明,研究区域的GRACE等3种数据之间一致性比较好,检测到了2004年12月的苏门答腊大地震以及发生在中国云贵高原的干旱。GRACE的独立成分与SOI等3个气象指数的相关性系数表明,伊洛瓦底江-萨尔温江地区受DMI的影响较大,云贵高原受SOI的影响较大; 2010年中国西南的大规模干旱可能与厄尔尼诺现象有关,极端气象现象对于区域陆地水的变化有着深远的影响。利用ICA等数据分析手段对GRACE数据进行分析,结合其他多源数据,可以更客观、更合理地分析陆地水的变化情况,对于水资源的合理开发具有重要意义。(本文来源于《测绘与空间地理信息》期刊2019年06期）
栗芝[9]（2019）在《基于独立成分分析的X射线焊缝缺陷识别算法研究》一文中研究指出随着模式识别技术与计算机在工业领域的发展,计算机自动评片以其独特的优势逐渐开始取代人工识别并应用到石油焊管等重要行业的无损检测领域。然而在实际应用中,传统的机器识别对样本的要求比较高,且容易被各种因素所影响,从而会影响检测识别设备的漏检率与误检率。对此,针对小样本对象,研究一种准确率高、实时性好且具有一定适用性的方法应用于石油焊缝的缺陷识别显得尤为重要。本文以埋弧焊管焊缝的X射线检测图像为研究对象,针对焊缝区域存在的气孔、裂纹等几类主要缺陷,通过图像预处理、特征提取、分类识别叁个步骤来实现对焊缝缺陷图像的分类识别。首先,为了准确地找到焊缝的边界信息,采用均值降噪、sin函数增强、Ostu分割和边缘检测等方法进行一系列的处理,并通过Hough变换提取出边界直线的信息。通过对基于阈值和基于密度聚类的分割方法的比较,较为准确地分割出焊缝区域内的缺陷。其次通过采用7种几何特征与形状特征对缺陷进行描述,建立对应的特征向量,并分别采用主成分分析(PCA)和独立成分分析(ICA)进行成分特征的提取。最后以7类形状特征参数为分类识别的输入,采用支持向量机对气孔和裂纹两类缺陷进行分类识别。14组实验结果表明,PCA在提取叁个主元时,分类识别率可达到85%,独立成分分析提取5个独立基影像时,识别率最高为93%。与PCA相比较,随着成分个数的增加,ICA算法将一直优于PCA算法,可实现对焊缝缺陷的识别。(本文来源于《西安石油大学》期刊2019-06-11）
刘峰[10]（2019）在《基于独立成分的高序不确定脑网络拓扑分析及分类研究》一文中研究指出静息态功能磁共振成像技术结合复杂脑网络理论已成为当前神经疾病研究的重要方法之一。这种方法能准确地诊断包括抑郁症在内的多种精神疾病。然而,静息态功能网络没有考虑大脑区域之间功能连接的动态不确定性。同时,传统的脑网络分析往往需要通过设定阈值将不确定图转化为确定图,但是目前的研究中没有就阈值的设定范围达成共识。之前有研究者采用最小生成树分析方法来进行脑网络的分析。然而,最小生成树可能低估了低权重连接和集群在脑网络信息处理中的重要性,也没有充分考虑关于网络拓扑结构的信息,限制了分类性能的进一步改进。为了解决这些问题,本文提出了一种基于独立成分的高序不确定静息态功能脑网络的方法。该方法不需要依赖先验的脑图谱模板,也不需要进行阈值选择,还充分考虑了扫描时间内的时变特征,可以更精确地对脑网络进行建模,保留了更多的网络细节。同时,为了更精准地找到判别性子图特征,本文也提出了几种新的判别性特征选择方法。分类结果显示,基于独立成分的高序不确定静息态功能脑网络的方法有效地提高了抑郁症诊断的准确率。本文主要研究工作如下:第一,基于独立成分分析构建了静息态功能连接网络,独立成分分析不需要依赖先验的脑图谱模板,避免了不同脑图谱模板造成的分析结果差异,而且可以充分地体现体素之间的空间关系,获得更合理的功能连接模式。第二,提出了一种高序不确定脑网络的构建方法,充分考虑了脑网络中的动态功能连接和不确定信息,提高了脑网络表达能力,而且该方法不需要进行阈值选择,尽可能详尽地保留了脑网络细节,展现了更庞大、更抽象的交互关系。第叁,针对已有的不确定图判别性特征选择方法分类精度不高的问题,提出了几种新的判别性特征选择方法,该方法通过计算子图模式在样本中出现概率的统计指标,并结合常见的判别分数函数,选择最具有判别能力的子图作为特征。本文是国家自然科学基金项目《静息态功能脑网络高阶复杂时空效应分析及建模研究》(No.61876124)的主要组成部分。研究工作还得到了山西省科技厅应用基础研究项目(201801D121135),山西省教育厅高等学校科技创新研究项目(20116139),山西省科技厅重点研发计划项目(201803D31043),教育部赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NGII2 0170712)的支持。本文重点研究了高序不确定脑网络的构建及分类方法,并提出了几种新的判别性特征选择方法,以期寻找可靠的生物学指标,辅助临床医学诊断。(本文来源于《太原理工大学》期刊2019-06-01）
独立成分分析论文开题报告
（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：
2004年12月苏门答腊发生M_W9.3地震,造成巨大的质量重新分布.利用GRACE卫星月重力场数据计算了研究区域地面1°×1°网格点上的重力变化时间序列,采用主成分分析和独立成分分析两种方法,提取了重力变化的空间与时间特征,结果显示震中两侧区域的重力变化呈两极分布,其中东侧重力下降,西侧重力增加.相较于传统的主成分分析方法,独立成分分析能更好地从原始信号中提取地震的信息,能分解出具有显着阶跃变化的独立成分.除了2004年的苏门答腊大地震外,独立成分分析还分解得到了2012年Andaman地震的特征,与该次地震的空间特征与时间序列基本一致.相较于适合定量分析的多项式拟合方法,独立成分分析更适合大范围区域的定性分析,建议将两种方法相结合,取长补短,从而为GRACE地震监测提供一种更为客观、有效的方法.
（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。
独立成分分析论文参考文献
[1].陆天驰,吕照民.基于自适应独立成分分析的化工过程监测[J].北京化工大学学报(自然科学版).2019
[2].王陈燕,游为,范东明.利用独立成分分析检测2004年和2012年印度洋地震的重力变化[J].地球物理学报.2019
[3].张芳芳,李楠.基于独立成分分析的fMRI数据分类[J].计算机应用与软件.2019
[4].熊苑淇,李顺丽,魏琼娥,韩芳,熊祥玲.云南某独立学院临床专业大叁学生人体成分现况分析[J].云南科技管理.2019
[5].周春宇,武杰.基于组独立成分分析的情绪刺激功能磁共振成像研究[J].生物医学工程学进展.2019
[6].谢忠翔,武杰.基于并行独立成分分析方法研究精神分裂症的影像遗传学特征[J].生物医学工程学进展.2019
[7].崔艳.基于负熵的无预白化的独立成分分析算法[J].科技视界.2019
[8].王陈燕,万祥禹.中国西南及中南半岛陆地水变化的独立成分分析[J].测绘与空间地理信息.2019
[9].栗芝.基于独立成分分析的X射线焊缝缺陷识别算法研究[D].西安石油大学.2019
[10].刘峰.基于独立成分的高序不确定脑网络拓扑分析及分类研究[D].太原理工大学.2019
论文知识图
