搜索结果: 1-15 共查到“计算机科学技术 主成分分析”相关记录28条 . 查询时间(0.398 秒)
针对直观协方差无关增量式主成分分析算法(CCIPCA)需要满足零均值高斯分布的问题，该文提出含均值差向量更新的泛化CCIPCA算法(GCCIPCA)，拓展了算法的适用范围。其次，针对机器人感知学习存在的在线增量计算及有效数据降维等问题，将GCCIPCA的增量思想引入到现有的双向主成分分析算法(BDPCA)，提出基于增量式BDPCA(IBDPCA)的机器人感知学习方法。该方法直接针对图像矩阵行列方向...
针对家庭辅助生活应用场景下的目标意图识别和异常行为判别问题,提出了一种基于目标轨迹的行为分析方法.首先,提出了关键点和关键区域的概念,将家庭环境划分为不同的关键点和关键区域,并以此来描述和区分不同轨迹;然后,提出了利用混合高斯模型的关键点及关键区域获取算法,将轨迹转化为关键点及关键区域表示,并以此为基础进行了行为意图的识别和部分异常轨迹的判断;最后,借助主成分分析的方法弥补混合高斯聚类在异常轨迹识...
基于主成分分析的GRNN在软件开发成本预测的应用
软件开发成本 主成分分析 广义回归类神经网络
2014/6/20
软件项目管理的质量与开发成本，决定了软件项目的成功与否，时间、质量与成本项目的考虑，成为了影响软件开发成本的关键性要素，项目经理在面对软件开发项目时，即需要预估合理的软件开发成本，现行软件产业最普遍使用的软件成本预估方法，多以项目经理的经验为基础，参考过去开发过的软件项目数据作为主观的项目预估值，本研究提出一个能运行于软件项目开发成本预测模型之研究，运用主成分分析与广义回归类神经网络结合的一种新的...
针对应用层分布式拒绝服务攻击，利用Web日志的数据挖掘方法提出一种K均值多重主成分分析算法和基于该算法的App-DDoS检测方法。首先，通过分析正常用户和攻击者的访问行为区别，给出提取统计属性特征的方法；其次，根据主成分分析法的数据降维特性并利用最大距离划分法，提出一种K均值多重主成分分析算法，构建基于该算法的检测模型。最后，采用CTI-DATA数据集及模拟攻击获取的数据集，进行与模糊综合评判、隐...
真实网络流量包括大量特征属性，现有基于特征分析的异常流量检测方法无法满足高维特征分析要求。提出一种基于主成分分析和禁忌搜索(PCA-TS)的流量特征选择算法结合决策树分类的异常流量检测方法，通过PCA-TS对高维特征进行特征约减和近优特征子集选择，为决策树分类方法提供有效的低维特征属性，结合决策树分类精度和处理效率高的优点，采用半监督学习方式进行异常流量实时检测。实验表明，与传统异常检测方法相比，...
基于增量核主成分分析的数据流在线分类框架
降维技术 数据流分类 增量核主成分分析 独立成分分析
2010/12/3
核主成分分析(Kernel principal component analysis, KPCA)是一种非线性降维工具, 在降低数据流分类处理量方面发挥着积极作用. 然而, 由于复杂性太高, 导致KPCA的降维能力有限. 为此, 本文给出了一种增量核主成分分析算法(Incremental KPCA for dimensionality-reduction, IKDR), 该算法在每步迭代估计中只需...
分析了基于总体离散度矩阵和总类间离散度矩阵的主成分分析的原理。利用两种方法分别提取人脸特征并进行识别。对两种方法获得的结果进行了特征层融合和决策层融合，基于ORL人脸数据库的实验表明该方法的识别性能优于单一的主成分分析方法。
基于主成分分析的运动阴影检测算法
阴影检测 主成分分析 特征空间
2009/11/30
运动阴影在视频图像序列中普遍存在, 为了防止被错误地检测为目标，提高阴影检测算法的准确性和普适性，提出了一种基于空间变换技术的运动阴影检测算法。该算法通过对视频序列建立高斯混合背景模型产生自适应背景，利用主成分分析（PCA）技术对其进行空间变换提取特征，再利用背景与当前帧图像对应像素点在特征空间的位置进行阴影检测。实验结果表明该方法能够很好地抑制噪声，减少光照变化的影响，准确地检测出阴影。
将主成分分析和径向基函数神经网络结合,以粗糙集作为预处理器进行指标约简,并以传统财务指标为基础,引入反映企业现实财务状况的现金流量指标,通过主成分分析提取指标和降维,利用径向基函数神经网络作为判别企业财务状态的工具,构建上市公司财务危机预警的RPR模型,实证研究结果证明了该模型具有较高的建模精度和泛化能力。
一种融合两种主成分分析的货币识别方法
货币识别 主成分分析 粗糙集
2009/10/10
为了充分提取货币图像的有效特征，提出了一种新颖的货币识别算法。首先，利用两种主成分分析分别降低原始图像空间的维数；然后，对所得特征参数属性用粗糙集决策表约简原理进行优化；最后，运用典型相关分析原理融合特征级数据，并给出最终识别效果。实验结果表明，该算法在充分提取货币图像特征的基础上，能很好地融合其特征向量，识别性能优于单一的主成分分析方法，且训练样本为20时，识别率可达98.78%。
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基于主成分分析的远程教学平台评价模块
主成分分析 评价模型 教学评价
2009/7/15
目前的学习评价方法一是根据评价对象的实际情况建立指标体系并邀请专家打分，把打分的结果进行加权组合计算，进而得到综合评价值；二是直接由专业教师进行主观评价。这两种方法都含有主观因素，并缺乏足够的统计学理论依据。该研究在本校远程教学平台中，应用主成分分析理论，设计评价模块。该模块可根据评价对象的实际数据进行统计分析，从而给评价对象一个客观的综合评价。
结合主成分分析和聚类的关键帧提取
视频检索 关键帧 主成分分析法
2009/7/15
关键帧提取技术，对基于内容的视频检索有着重要的作用。为了能从不同类型的视频里有效的提取关键帧，提出了一种新的关键帧提取算法。首先通过主成分分析法提取视频特征信息，然后根据视频内容的复杂度自适应获得聚类数以及聚类中心，通过k均值聚类得到视频关键帧。实验表明该算法能消除闪光灯的干扰，有效地找出代表视频主要内容，尤其是目标运动信息的关键帧。
主成分分析的入侵检测方法研究
研究 入侵检测方法
2009/7/14
直接将入侵检测算法应用在粗糙数据上，其入侵检测分析的效率非常低.为解决该问题，提出了一种基于主成分分析的入侵检测方法.该方法通过提取网络连接中的相关信息，对它进行解码，并将解码的网络连接记录与已知的网络连接记录数据进行比较，发现记录中的变化和连接记录分布的主成分，最后将机器学习方法和主成分分析方法结合实现入侵检测.实验结果表明该方法应用到各种不同KDD99入侵检测数据集中可以有效减少学习时间、降低...
一种广义的主成分分析特征提取方法
主成分分析 本征向量 特征提取
2009/7/9
提出了一种广义的PCA特征提取方法。该方法先将图像矩阵进行重组，根据重组的图像矩阵构造出总体散布矩阵，然后求出最佳投影向量进行特征提取。它是2DPCA和模块2DPCA的进一步推广，可以建立任意维数的散布矩阵，得到任意维数的投影向量。实验表明，随着总体散布矩阵维数的减小，广义PCA的特征提取能力更强，特征提取的速度也更快。