CN109002859B - 基于主成分分析的传感器阵列特征选择和阵列优化方法 - Google Patents
基于主成分分析的传感器阵列特征选择和阵列优化方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109002859B CN109002859B CN201810825762.3A CN201810825762A CN109002859B CN 109002859 B CN109002859 B CN 109002859B CN 201810825762 A CN201810825762 A CN 201810825762A CN 109002859 B CN109002859 B CN 109002859B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- sensor array
- sensor
- group
- feature
- initial
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
- G06F18/213—Feature extraction, e.g. by transforming the feature space; Summarisation; Mappings, e.g. subspace methods
- G06F18/2135—Feature extraction, e.g. by transforming the feature space; Summarisation; Mappings, e.g. subspace methods based on approximation criteria, e.g. principal component analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
- G06F18/214—Generating training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging or boosting
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/10—Image acquisition
- G06V10/12—Details of acquisition arrangements; Constructional details thereof
- G06V10/14—Optical characteristics of the device performing the acquisition or on the illumination arrangements
- G06V10/147—Details of sensors, e.g. sensor lenses
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Vascular Medicine (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于主成分分析的传感器阵列重要特征选择方法,依次包括以下步骤:A:选择初始特征;B:构成初始特征数据集;C:计算标准化后的初始特征数据集中每一维特征的重要程度;D:对标准化后的初始特征进行排序得到排序列表L;E:按照排序列表L,选择对应的d个待定特征数据集;F:分别评估识别准确率,对应得到d个识别准确率判决结果;G:从步骤F中得到的d个识别准确率判决结果中,找到最高的准确率判决结果,即选定的重要特征。本发明能够进一步提高传感器阵列检测性能,降低传感器阵列的使用成本,对传感器阵列选择起到极大地优化作用。
Description
技术领域
本发明涉及一种传感器阵列特征选择和阵列优化方法,尤其涉及一种基于主成分分析的传感器阵列特征选择和阵列优化方法。
背景技术
目前,在对传感器阵列进行特征选择时,可以寻找适合应用场景的优秀特征,以提高传感器阵列系统的识别性能和鲁棒性。对传感器阵列进行传感器优化,不仅可以降低传感器阵列的成本,而且可以进一步提高传感器阵列的性能。当前通过主成分分析(principle component analysis,PCA)技术对传感器阵列特征选择的方法都是利用PCA对原始传感器特征进行变换,在变换域里进行降维和特征选择。这种方法只关注数据方差大小的分布情况,认为方差大的数据方向维度具有较大的信息量,并直接删除了方差小的数据维度。但是,由于数据方差大小与数据的有效分类信息并没有本质的必然联系,数据方差较小的维度同样有可能蕴含了有效分类信息,导致现有的通过PCA技术对传感器阵列特征选择的方法效果较差。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于主成分分析的传感器阵列特征选择和阵列优化方法,能够进一步提高传感器阵列检测性能,降低传感器阵列的使用成本,对传感器阵列选择起到极大地优化作用。
本发明采用下述技术方案:
基于主成分分析的传感器阵列重要特征选择方法,依次包括以下步骤:
A:对待选的传感器阵列特征提取方法进行识别性能评估,然后根据评估结果,选择若干种传感器阵列特征提取方法,作为本传感器阵列特征提取方法使用;并将所选择的若干种本传感器阵列特征提取方法所对应的传感器阵列特征作为初始特征;
B:根据步骤A中得到若干种初始特征,构成初始特征数据集X=[xi,j]p×n,其中,p代表特征维度,n代表样本个数,i是第i维特征,j是第j个样本,i,j均为自然数;
C:对初始特征数据集X进行标准化后做PCA变换,计算标准化后的初始特征数据集中每一维特征的重要程度Fk;
D:按照每一维特征的重要程度Fk由大到小的顺序,对标准化后的初始特征进行排序,得到排序列表L;
G:从步骤F中得到的d个识别准确率判决结果中,找到最高的准确率判决结果,则该最高的准确率判决结果所对应的序列表L中的前d个特征即为选定的重要特征。
所述的步骤A中,选取识别率高的前若干种传感器阵列特征作为初始特征;同时,将选取的若干种初始特征所对应的传感器阵列特征提取方法,作为本传感器阵列特征提取方法使用。
所述的步骤C包括以下具体步骤:
C1:对初始特征数据集X划分训练集和测试集;
其中,ai=[ai1,ai2,...,aip]T是第i个主成分方向;t为变换维度,由黄金分割常数确定,t取[0.618p]或者取[0.382p],i为(1,2,…,t)中的任意一个自然数,符号“[]”表示取整;
公式(3)中,下角标k表示中第k维特征,Pq是PCA算法中第q个主成分的贡献度;公式(4)中的λq是第q个主成分对应的特征值,即的协方差矩阵的第q个最大特征值;aqk是第q个主成分方向aq的第k维分量,|aqk|是aqk的绝对值,||aq||1是aq的1范数。
所述的步骤C1中,采用交叉验证的方式或采用流出的方式进行训练集和测试集划分。
所述的步骤F中,分类器选择SVM。
根据权利要求1所述的基于主成分分析的传感器阵列重要特征选择方法得到的阵列优化,还包括步骤H:
H:根据步骤G中挑选出的前d个重要特征,对传感器阵列中的传感器进行分组,分组具体方法为:
选择S种原始特征提取方法,将传感器分为S+1组,分别为:
(第1组)S选传感器组,S选传感器组中S个特征都在d个选定的重要特征中;
(第2组)S-1选传感器组,S-1选传感器组中有S-1个特征在d个选定的重要特征中;
(第3组)S-2选传感器组,S-2选传感器组中有S-2个特征在d个选定的重要特征中;
……
(第S组)1选传感器组,1选传感器组中有1个特征在d个选定的重要特征中;
(第S+1组)0选传感器组,0选传感器组中有S个特征均不在d个选定的重要特征中;
根据系统性能和成本的需要,选择用如下三种方案来构建传感器阵列:
第一种方案:用第1组即S选传感器组来构建传感器阵列,此时构建的传感器阵列中传感器的数目最少,系统成本最低;
第二种方案:用全部被选中特征的传感器组构建传感器阵列,即用第1组到第S组传感器组一起来构建传感器阵列,此时构建的传感器阵列中传感器的数目最多,系统性能最好;
第三种方案:用前t组传感器组来构成传感器阵列,t可以是1到S中的任一值,此时构建的传感器阵列中传感器为系统性能和成本之间平衡的方案。
本发明以原始传感器特征对PCA变换空间的贡献度作为评价指标,在原始传感器特征空间内对原始特征进行评价,找到重要的原始特征作为传感器阵列的特征表达,既考虑到数据方差的贡献,又保留了一部分原始传感器特征数据结构,能够起到对传感器阵列特征选择和阵列优化的作用。
附图说明
图1为本发明的流程示意图。
具体实施方式
以下结合附图和实施例对本发明作以详细的描述:
如图1所示,本发明所述的基于主成分分析的传感器阵列重要特征选择方法,依次包括以下步骤:
A:对待选的传感器阵列特征提取方法进行识别性能评估,然后根据评估结果,选择若干种传感器阵列特征提取方法,作为本传感器阵列特征提取方法使用;并将所选择的若干种本传感器阵列特征提取方法所对应的传感器阵列特征作为初始特征。
目前,常用的传感器特征包括最大值、差值、峰面积、最大斜率和相空间等,各种传感器阵列特征均有对应的传感器阵列特征提取方法。为了筛选出对应用场景较为适用的特征,本发明中采用传感器识别性能作为传感器阵列特征评价标准,用于评价各种传感器阵列特征提取方法和传感器阵列特征,以确定合适的本传感器阵列特征提取方法及样本特征。
本实施例中,根据识别率结果,从待选的传感器阵列特征提取方法中,选取识别率高的前若干种传感器阵列特征提取方法,作为本传感器阵列特征提取方法使用。假设样本数据集为D,有M1到M7共7种原始特征提取方法,首先分别使用这7种方法对样本数据集D进行特征提取,得到A1到A7共7个特征数据集。然后根据选定的分类模型C,分别在特征数据集A1到A7上进行识别。由于识别率高的特征就是相对较为合适的原始特征,因此在本发明中,选取识别率较高的前若干种传感器阵列特征作为初始特征;同时,将选取的若干种初始特征所对应的传感器阵列特征提取方法,作为本传感器阵列特征提取方法使用。
B:根据步骤A中得到若干种初始特征,构成初始特征数据集X=[xi,j]p×n,其中,p代表特征维度,n代表样本个数,i是第i维特征,j是第j个样本,i,j均为自然数;
C:对初始特征数据集X进行标准化后做PCA变换,计算标准化后的初始特征数据集中每一维特征的重要程度Fk;
C1:对初始特征数据集X划分训练集和测试集;
本实施例中,可以采用交叉验证的方式,或采用流出的方式进行训练集和测试集划分。
其中,ai=[ai1,ai2,...,aip]T是第i个主成分方向;t为变换维度,由黄金分割常数确定,t取[0.618p]或者取[0.382p],i为(1,2,…,t)中的任意一个自然数,这里符号“[]”表示取整;
在公式(3)中,下角标k表示中第k维特征,Pq是PCA算法中第q个主成分的贡献度,其按照公式(4)计算,公式(4)中的λq是第q个主成分对应的特征值,即的协方差矩阵的第q个最大特征值;aqk是第q个主成分方向aq的第k维分量,|aqk|是aqk的绝对值,||aq||1是aq的1范数;
D:按照每一维特征的重要程度Fk由大到小的顺序,对标准化后的初始特征进行排序,得到排序列表L;
本实施例中,第一次选取排序列表L中第1个特征构成对应的待定特征数据集第二次选取排序列表L中第1个特征和第2个特征构成对应的待定特征数据集第三次选取排序列表L中第1个特征、第2个特征和第3个特征构成对应的待定特征数据集按此顺序,第d次选取排序列表L中第1个特征、第2个特征、……、第d个特征构成对应的待定特征数据集
G:从步骤F中得到的d个识别准确率判决结果中,找到最高的准确率判决结果,则该最高的准确率判决结果所对应的序列表L中的前d个特征即为选定的重要特征。
本发明所述的基于主成分分析的传感器阵列优化方法,包括以下步骤:
H:根据步骤G中挑选出的前d个重要特征,对传感器阵列中的传感器进行分组,分组具体方法为:
选择S种原始特征提取方法,将传感器分为S+1组,分别为:
(第1组)S选传感器组,S选传感器组中S个特征都在d个选定的重要特征中;
(第2组)S-1选传感器组,S-1选传感器组中有S-1个特征在d个选定的重要特征中;
(第3组)S-2选传感器组,S-2选传感器组中有S-2个特征在d个选定的重要特征中;
……
(第S组)1选传感器组,1选传感器组中有1个特征在d个选定的重要特征中;
(第S+1组)0选传感器组,0选传感器组中有S个特征均不在d个选定的重要特征中;
根据系统性能和成本的需要,选择用如下三种方案来构建传感器阵列。
第一种方案:用第1组(S选传感器组)来构建传感器阵列,此时构建的传感器阵列中传感器的数目最少,系统成本最低;
第二种方案:用全部被选中特征的传感器组构建传感器阵列,即用第1组到第S组传感器组一起来构建传感器阵列,此时构建的传感器阵列中传感器的数目最多,系统性能最好;
第三种方案:用前t组传感器组来构成传感器阵列,t可以是1到S中的任一值。这是一种在系统性能和成本之间平衡的方案。
与PCA技术不同的是,本方法以原始传感器特征对PCA变换空间的贡献度作为评价指标,在原始传感器特征空间内对原始特征进行评价,找到重要的原始特征作为传感器阵列的特征表达,既考虑到数据方差的贡献,又保留了一部分原始传感器特征数据结构,能够起到对传感器阵列特征选择和阵列优化的作用。
实施例:现有包含10个传感器的原始传感器阵列(传感器分别编号1到10),要通过气味检测来识别新鲜肉类和腐败肉类。为此,共采集到数据样本600个(其中新鲜肉类样本300个,腐败肉类样本300个),每个数据样本都包含了10个传感器响应曲线。初选最大值、峰面积、最大差值、最大斜率共4种特征提取方法。
A:首先评估各种特征提取方法的性能,即:分别用每一种特征提取方法单独提取特征送入SVM分类器进行新鲜肉类和腐败肉类的判别。各方法最好的识别结果为:最大值法的识别率为81%,峰面积法的识别率为75%,最大差值法的识别率为78%,最大斜率法的识别率为61%。由于最大斜率法的识别相对其他3种较低,因此将其排除。
B:用最大值、峰面积、最大差值法对每个传感器响应曲线上提取出特征。每种特征提取方法在一条响应曲线上都提取出1个实数特征,每个数据样本提出的特征可以表示为一个30×1的向量,600个数据样本提取出的初始特征数据集为X=[xi,j]30×600,其中每一行代表一个初始特征变量的观测值,每一列代表一个样本。
C:对初始特征数据集X进行标准化后做PCA变换,计算标准化后的初始特征数据集中每一维特征的重要程度Fk;
C1:采用10次10折交叉验证的方法随机划分训练集和测试集,即训练集中包括540个样本,测试集中包括60个样本。
D:按照每一维特征的重要程度Fk由大到小的顺序,对标准化后的初始特征进行排序,得到排序列表L;
F:基于SVM分类器,分别评估每一个待定特征数据集在其对应的测试集上的识别准确率;
G:比较F中30个待定特征数据集的识别率,结果发现最高识别率为94%。该最好结果是由表L中的前15个特征构成的,则该15个特征是本算法选定的适应本检测的重要特征。
H:根据步骤G中挑选出的前15个重要特征,对传感器阵列中的传感器进行分组,情况如下表。
表1各传感器重要特征选择情况
根据系统性能和成本的需要,可以选择用如下三种方案来构建传感器阵列。
第一种方案:用第1组中的2个传感器来构建传感器阵列。经测试,此时用这2个传感器的6个特征可以达到89%的识别率;
第二种方案:用第1组、第2组和第3组中的8个传感器来构建传感器阵列。此时用这8个传感器的15个特征可以达到94%的识别率;
第三种方案:用第1组和第2组中的5个传感器来构建传感器阵列。经测试,此时用这5个传感器的12个特征可以达到92%的识别率。
Claims (4)
1.基于主成分分析的传感器阵列重要特征选择方法,其特征在于,依次包括以下步骤:
A:对待选的传感器阵列特征提取方法进行识别性能评估,然后根据评估结果,选择若干种传感器阵列特征提取方法,作为本传感器阵列特征提取方法使用;并将所选择的若干种本传感器阵列特征提取方法所对应的传感器阵列特征作为初始特征;
B:根据步骤A中得到若干种初始特征,构成初始特征数据集X=[xi,j]p×n,其中,p代表特征维度,n代表样本个数,i是第i维特征,j是第j个样本,i,j均为自然数;
C:对初始特征数据集X进行标准化后做PCA变换,计算标准化后的初始特征数据集中每一维特征的重要程度Fk;
D:按照每一维特征的重要程度Fk由大到小的顺序,对标准化后的初始特征进行排序,得到排序列表L;
G:从步骤F中得到的d个识别准确率判决结果中,找到最高的准确率判决结果,则该最高的准确率判决结果所对应的序列表L中的前d个特征即为选定的重要特征;
所述的步骤A中,选取识别率高的前若干种传感器阵列特征作为初始特征;同时,将选取的若干种初始特征所对应的传感器阵列特征提取方法,作为本传感器阵列特征提取方法使用;
所述的步骤C包括以下具体步骤:
C1:对初始特征数据集X划分训练集和测试集;
其中,ai=[ai1,ai2,…,aip]T是第i个主成分方向;t为变换维度,由黄金分割常数确定,t取[0.618p]或者取[0.382p],i为1,2,…,t中的任意一个自然数,符号“[]”表示取整;
2.根据权利要求1所述的基于主成分分析的传感器阵列重要特征选择方法,其特征在于:所述的步骤C1中,采用交叉验证的方式或采用流出的方式进行训练集和测试集划分。
3.根据权利要求1所述的基于主成分分析的传感器阵列重要特征选择方法,其特征在于:所述的步骤F中,分类器选择SVM。
4.根据权利要求1所述的基于主成分分析的传感器阵列重要特征选择方法得到的阵列优化,其特征在于,还包括步骤H:
H:根据步骤G中挑选出的前d个重要特征,对传感器阵列中的传感器进行分组,分组具体方法为:
选择S种原始特征提取方法,将传感器分为S+1组,分别为:
第1组,S选传感器组,S选传感器组中S个特征都在d个选定的重要特征中;
第2组,S-1选传感器组,S-1选传感器组中有S-1个特征在d个选定的重要特征中;
第3组,S-2选传感器组,S-2选传感器组中有S-2个特征在d个选定的重要特征中;
……
第S组,1选传感器组,1选传感器组中有1个特征在d个选定的重要特征中;
第S+1组,0选传感器组,0选传感器组中有S个特征均不在d个选定的重要特征中;
根据系统性能和成本的需要,选择用如下三种方案来构建传感器阵列:
第一种方案:用第1组即S选传感器组来构建传感器阵列,此时构建的传感器阵列中传感器的数目最少,系统成本最低;
第二种方案:用全部被选中特征的传感器组构建传感器阵列,即用第1组到第S组传感器组一起来构建传感器阵列,此时构建的传感器阵列中传感器的数目最多,系统性能最好;
第三种方案:用前t组传感器组来构成传感器阵列,t可以是1到S中的任一值,此时构建的传感器阵列中传感器为系统性能和成本之间平衡的方案。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810825762.3A CN109002859B (zh) | 2018-07-25 | 2018-07-25 | 基于主成分分析的传感器阵列特征选择和阵列优化方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810825762.3A CN109002859B (zh) | 2018-07-25 | 2018-07-25 | 基于主成分分析的传感器阵列特征选择和阵列优化方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109002859A CN109002859A (zh) | 2018-12-14 |
CN109002859B true CN109002859B (zh) | 2022-07-05 |
Family
ID=64596956
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201810825762.3A Active CN109002859B (zh) | 2018-07-25 | 2018-07-25 | 基于主成分分析的传感器阵列特征选择和阵列优化方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109002859B (zh) |
Families Citing this family (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110647788B (zh) * | 2018-12-28 | 2023-04-18 | 南京华曼吉特信息技术研究院有限公司 | 一种基于微多普勒特征的人类日常行为分类方法 |
CN109799269B (zh) * | 2019-01-24 | 2023-09-22 | 山东工商学院 | 基于动态特征重要度的电子鼻气体传感器阵列优化方法 |
US11164658B2 (en) | 2019-05-28 | 2021-11-02 | International Business Machines Corporation | Identifying salient features for instances of data |
CN110837871B (zh) * | 2019-11-12 | 2021-12-28 | 郑州轻工业学院 | 一种基于特征组组合的传感器阵列优化及特征选择方法 |
CN110826640B (zh) * | 2019-11-12 | 2022-07-05 | 郑州轻工业学院 | 一种无监督式的传感器阵列干扰特征去除方法 |
US11619618B2 (en) | 2019-12-09 | 2023-04-04 | International Business Machines Corporation | Sensor tuning—sensor specific selection for IoT—electronic nose application using gradient boosting decision trees |
Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103425994A (zh) * | 2013-07-19 | 2013-12-04 | 淮阴工学院 | 一种用于模式分类的特征选择方法 |
CN103837889A (zh) * | 2013-11-29 | 2014-06-04 | 成都理工大学 | 一种地震属性多源信息融合方法 |
CN104268575A (zh) * | 2014-09-29 | 2015-01-07 | 西南大学 | 基于混合特征矩阵的电子鼻信号处理方法 |
CN104483460A (zh) * | 2014-09-30 | 2015-04-01 | 山东国家农产品现代物流工程技术研究中心 | 用于肉类检测的传感器阵列优化方法 |
CN104914082A (zh) * | 2015-05-20 | 2015-09-16 | 中国石油大学(华东) | 一种紫外诱导荧光多光谱成像的海洋溢油油种识别方法 |
CN105181761A (zh) * | 2015-08-26 | 2015-12-23 | 安徽农业大学 | 一种利用电子鼻快速鉴别茶叶辐照吸收剂量的方法 |
EP3022388A2 (en) * | 2013-07-19 | 2016-05-25 | Ge Oil & Gas Esp, Inc. | Forward deployed sensing array for an electric submersible pump |
CN105954412A (zh) * | 2016-05-07 | 2016-09-21 | 浙江大学 | 用于山核桃新鲜度检测的传感器阵列优化方法 |
CN106092574A (zh) * | 2016-05-30 | 2016-11-09 | 西安工业大学 | 基于改进emd分解与敏感特征选择的轴承故障诊断方法 |
CN106181579A (zh) * | 2016-08-23 | 2016-12-07 | 西安交通大学 | 一种基于多传感器电流信号的刀具磨损监测方法 |
CN107133651A (zh) * | 2017-05-12 | 2017-09-05 | 太原理工大学 | 基于超网络判别子图的功能磁共振影像数据分类方法 |
CN107238638A (zh) * | 2017-06-28 | 2017-10-10 | 四川理工学院 | 基于大曲各成分理化指标与产酒量和酒质联系的测定方法 |
CN108181107A (zh) * | 2018-01-12 | 2018-06-19 | 东北电力大学 | 计及多分类目标的风电机组轴承机械故障诊断方法 |
-
2018
- 2018-07-25 CN CN201810825762.3A patent/CN109002859B/zh active Active
Patent Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP3022388A2 (en) * | 2013-07-19 | 2016-05-25 | Ge Oil & Gas Esp, Inc. | Forward deployed sensing array for an electric submersible pump |
CN103425994A (zh) * | 2013-07-19 | 2013-12-04 | 淮阴工学院 | 一种用于模式分类的特征选择方法 |
CN103837889A (zh) * | 2013-11-29 | 2014-06-04 | 成都理工大学 | 一种地震属性多源信息融合方法 |
CN104268575A (zh) * | 2014-09-29 | 2015-01-07 | 西南大学 | 基于混合特征矩阵的电子鼻信号处理方法 |
CN104483460A (zh) * | 2014-09-30 | 2015-04-01 | 山东国家农产品现代物流工程技术研究中心 | 用于肉类检测的传感器阵列优化方法 |
CN104914082A (zh) * | 2015-05-20 | 2015-09-16 | 中国石油大学(华东) | 一种紫外诱导荧光多光谱成像的海洋溢油油种识别方法 |
CN105181761A (zh) * | 2015-08-26 | 2015-12-23 | 安徽农业大学 | 一种利用电子鼻快速鉴别茶叶辐照吸收剂量的方法 |
CN105954412A (zh) * | 2016-05-07 | 2016-09-21 | 浙江大学 | 用于山核桃新鲜度检测的传感器阵列优化方法 |
CN106092574A (zh) * | 2016-05-30 | 2016-11-09 | 西安工业大学 | 基于改进emd分解与敏感特征选择的轴承故障诊断方法 |
CN106181579A (zh) * | 2016-08-23 | 2016-12-07 | 西安交通大学 | 一种基于多传感器电流信号的刀具磨损监测方法 |
CN107133651A (zh) * | 2017-05-12 | 2017-09-05 | 太原理工大学 | 基于超网络判别子图的功能磁共振影像数据分类方法 |
CN107238638A (zh) * | 2017-06-28 | 2017-10-10 | 四川理工学院 | 基于大曲各成分理化指标与产酒量和酒质联系的测定方法 |
CN108181107A (zh) * | 2018-01-12 | 2018-06-19 | 东北电力大学 | 计及多分类目标的风电机组轴承机械故障诊断方法 |
Non-Patent Citations (5)
Title |
---|
Classification of fruit species based on effective sensor array selection;Biliang Xia et al;《2016 IEEE International Conference on Consumer Electronics-China (ICCE-China)》;20170213;第1-5页 * |
基于CEEMD和特征融合的高速列车振动信号特征分析;宋祎;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》;20170115;第2017年卷(第1期);C033-353 * |
基于局部与非局部线性判别分析和高斯混合模型动态集成的晶圆表面缺陷探测与识别;余建波等;《自动化学报》;20160131;第42卷(第1期);第47-59页 * |
电子鼻传感器筛选的组合优化法研究;赵镭等;《食品科学》;20091231;第30卷(第20期);第2.2节第3-4段、第2.3节 * |
高速列车安全性态评估仿真平台—仿真数据的产生和故障识别;吴遥;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》;20140915;第50页第2段 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN109002859A (zh) | 2018-12-14 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109002859B (zh) | 基于主成分分析的传感器阵列特征选择和阵列优化方法 | |
CN105242779B (zh) | 一种识别用户动作的方法和移动智能终端 | |
CN105512684B (zh) | 基于主成分分析卷积神经网络的车标自动识别方法 | |
CN107679078A (zh) | 一种基于深度学习的卡口图像车辆快速检索方法及系统 | |
CN108846259A (zh) | 一种基于聚类和随机森林算法的基因分类方法及系统 | |
CN107103326A (zh) | 基于超像素聚类的协同显著性检测方法 | |
CN102930533B (zh) | 一种基于改进k-均值聚类的半监督高光谱影像降维方法 | |
CN105718866B (zh) | 一种视觉目标检测与识别方法 | |
CN103065160B (zh) | 基于局部协同表示和邻域信息约束的高光谱图像分类方法 | |
CN103325122B (zh) | 基于双向排序的行人检索方法 | |
CN107506703A (zh) | 一种基于无监督局部度量学习和重排序的行人再识别方法 | |
CN110222745A (zh) | 一种基于相似性学习及其增强的细胞类型鉴定方法 | |
CN108171976B (zh) | 基于在途数据的车辆用途识别方法 | |
CN106202999B (zh) | 基于不同尺度tuple词频的微生物高通量测序数据分析协议 | |
CN106203483A (zh) | 一种基于语义相关多模态映射方法的零样本图像分类方法 | |
CN104732248B (zh) | 基于Omega形状特征的人体目标检测方法 | |
CN104751475B (zh) | 一种面向静态图像对象识别的特征点优选匹配方法 | |
CN108416373A (zh) | 一种基于正则化Fisher阈值选择策略的不平衡数据分类系统 | |
CN115343676B (zh) | 密封电子设备内部多余物定位技术的特征优化方法 | |
CN102663447A (zh) | 基于判别相关分析的跨媒体检索方法 | |
CN103440508A (zh) | 基于视觉词袋模型的遥感图像目标识别方法 | |
CN112149758A (zh) | 一种基于欧式距离和深度学习的高光谱开放集分类方法 | |
CN110874576B (zh) | 一种基于典型相关分析融合特征的行人再识别方法 | |
CN104615635B (zh) | 基于方向特征的手掌静脉分类索引构建方法 | |
CN102930291A (zh) | 用于图形图像的k近邻局部搜索遗传自动聚类方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |