简介:核主分量分析是一种输入输出特征非线性变换技术。选择最优或接近最优的非线性变换核函数参数,使类的可分性测度最大,是KPCA应用于特征提取的关键。本文采用高斯变异遗传算法作优化技术,实现了KPCA和GA的集成,适合核函数参数的优化选择。仿真表明,该技术可行、有效。
简介:摘要 : Volterra核函数辨识是一种非线性系统模型,能够良好的应用于结构损伤检测,对于现代机械工程的发展起到了非常重要的作用。本文笔者对 Volterra核函数辨识下结构损伤检测进行分析研究,文章中对 Volterra级数进行详细的分析阐述,并提出 Volterra核函数辨识在结构损伤检测当中的具体应用过程。
简介:摘要:主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)是一种常用的数据降维技术,可以有效地减少数据维度并保留数据的主要信息。然而,在传统的PCA算法中,所有特征被均等对待,可能导致对一些重要特征的忽视。为了解决这个问题,本文提出了一种基于t类加权核函数的主成分分析维度约简算法。该算法通过引入t类加权核函数来对特征进行加权,使得重要特征的贡献更大,从而更好地保留数据的主要结构和信息。
简介:本文从规避水文风险角度出发,将非参数核密度估计方法与Copula函数相结合,利用核密度估计方法确定水文变量的边缘分布,利用Copula函数计算不同变量之间的联合分布,并应用于南水北调中线一期工程水源地丹江口水库不同分期降雨径流的概率计算与丰枯风险分析.研究结果表明:该流域汛期降雨与径流的组合概率中,丰平枯等级一致的总概率为76%,而非汛期降雨与径流丰平枯等级一致的总概率仅为53.3%.与汛期相比,非汛期降雨与径流等级不一致的概率明显升高.当汛期径流等级为丰时,非汛期径流等级为丰的条件概率达到60.1%;当汛期径流等级为平时,非汛期径流等级为丰、平、枯的条件概率相差不大;当汛期径流等级为枯时,非汛期径流等级为枯的条件概率达到59.8%.
简介:“USO目标失踪啦!”红红瞪着圆圆的眼睛对我说。我抬起头,看到红红的荧光屏上白花花一片。我叹着气轻声道:“不是目标失踪,是重力定位失灵!”“什么,你怀疑重力定位?”正在埋头操作仪器的亮亮像是被谁踩住了似的怒气冲冲地说着,“就让‘先锋’号紧急起浮,看看我们还在不在33号海区活动?”
简介:[上期讲到李中尉在导弹舱里发现了一个昏迷的蒙面人,并把他背到了高个青年和亮亮所在的舱里。蒙面人苏醒后,嘴里说着谁也听不懂的话。高个青年打开他装有多种语言翻译器的电脑。于是,李中尉他们就能用汉语和蒙面人交谈了。]