![一种基于核主成分分析的驾驶疲劳状态预测方法]()
论文摘要针对在驾驶疲劳状态识别研究中采集的脑电信号(Electroencephalograph,EEG)具有非线性特点,以及目前基于EEG的驾驶疲劳状态识别方法仍存在识别准确率...
![基于KPCA-GG的火力发电设备状态诊断方法]()
论文摘要为了解决具有非线性特征的设备状态诊断问题,提出一种基于核主成分分析和Gath-Geva模糊聚类相结合的多元时序分割算法.根据Gath-Geva模糊聚类算法得到聚类结果,...
![基于改进KPCA和GA-BP神经网络的电能质量稳态指标预测]()
论文摘要为提高电能质量稳态指标预测精度,以气象因素、有功负荷及历史电能质量数据作为输入变量,提出一种基于改进核主成分分析（KPCA）和遗传算法（GA）优化BP神经网络的电能质量...
![KPCA和改进SVM在滚动轴承剩余寿命预测中的应用研究]()
论文摘要为解决支持向量机模型在预测滚动轴承剩余寿命时准确率不高的问题,对核主成分分析（KernelPrincipalComponentAnalysis,KPCA）和最小二乘支持...
![基于KPCA和SVM的工艺管道腐蚀速率预测]()
论文摘要为解决有限样本数据下工艺管道中腐蚀速率难以估算的问题,提出一种基于核主成分分析（KPCA）和支持向量机（SVM）的腐蚀速率预测的方法。采用核主成分分析方法有效融合多种腐...
![基于LBP-KPCA特征提取的焊缝超声检测缺陷分类方法]()
论文摘要焊缝缺陷影响结构安全,缺陷定性是实现结构安全评价的重要基础.研究了一种基于一维局部二元模式（one-dimensionallocalbinarypattern,1-DL...
![结合核主成分分析和GA-BP神经网络的储层参数预测研究]()
论文摘要地震属性分析技术在储层横向预测中发挥着越来越重要的作用。利用地震属性分析技术进行储层信息预测的理论基础是:储层中岩石性质、流体性质及其空间变化可引起地震反射振幅、频率和...
