黄曲霉毒素是广泛存在于玉米中且具有剧毒的一种代谢产物，以美国农业部农业研究署（USDA-ARS） Toxicology and Mycotoxin Research Unit提供的2010年先锋玉米为研究对象，验证了高光谱成像技术对玉米中黄曲霉毒素检测的可行性。以甲...黄曲霉毒素是广泛存在于玉米中且具有剧毒的一种代谢产物，以美国农业部农业研究署（USDA-ARS） Toxicology and Mycotoxin Research Unit提供的2010年先锋玉米为研究对象，验证了高光谱成像技术对玉米中黄曲霉毒素检测的可行性。以甲醇为溶剂制备四种不同浓度的黄曲霉毒素溶液，并将其逐一滴在等量的4组共120粒玉米颗粒表面，以未处理的30粒洁净玉米作为一组对照样本，将大小、形状相似的150个样品随机分为训练集103个，验证集47个；对获取的400～1000 nm波段范围内的高光谱图像，先进行标准正态变量变换（standard normal variate transformation ，SNV）预处理，然后引入基于 Fisher判别最小误判率的方法选择最优波长，并以所选波长作为Fisher判别分析法的输入建立判别模型，对玉米颗粒表面不同浓度的黄曲霉毒素进行识别，最后对模型判别正确率进行了验证。结果表明，选取四个最优波长（812.42，873.00，900.36和965.00 nm ）时Fisher判别分析模型对训练集与验证集的准确率分别为87.4％和80.9％。该方法为含黄曲霉毒素玉米颗粒便携式检测仪器的开发，以及对田间霉变玉米自然代谢产生毒素的检测奠定了技术基础。展开更多
子空间特征提取是人脸识别中的关键技术之一,结合局部Fisher判别分析技术和张量子空间分析技术的优点,本文提出了一种新的张量局部Fisher判别分析(Tensor local Fisher discriminant analysis,TLFDA)子空间降维技术.首先,通过对局部Fis...子空间特征提取是人脸识别中的关键技术之一,结合局部Fisher判别分析技术和张量子空间分析技术的优点,本文提出了一种新的张量局部Fisher判别分析(Tensor local Fisher discriminant analysis,TLFDA)子空间降维技术.首先,通过对局部Fisher判别技术进行分析,调整了其类间散度目标泛函,使算法的识别性能更高且时间复杂度更低;其次,引入张量型降维技术对输入数据进行双边投影变换而非单边投影,获得了更高的数据压缩率;最后,采用迭代更新的方法计算最优的变换矩阵.通过ORL和PIE两个人脸库验证了所提算法的有效性.展开更多
针对有标记故障样本不足和故障特征集维数过高的问题,提出基于正交半监督局部Fisher判别分析(Orthogonal semi-supervised local Fisher discriminant analysis,OSELF)的故障诊断方法。所提出的OSELF能够充分地利用蕴含于无标记故障样...针对有标记故障样本不足和故障特征集维数过高的问题,提出基于正交半监督局部Fisher判别分析(Orthogonal semi-supervised local Fisher discriminant analysis,OSELF)的故障诊断方法。所提出的OSELF能够充分地利用蕴含于无标记故障样本中的故障信息,避免了因有标记故障样本不足引起的过学习问题,同时采用正交迭代方式求解最优正交映射矩阵,克服现有方法无法得到正交映射矩阵的不足。正交映射矩阵的基矢量统计不相关,可有效地提高所得低维特征矢量的可辨识性。通过正交映射矩阵对故障样本集和新增样本进行维数约简,并将维数约简的结果输入粗糙优化k最近邻分类器(Coarse to fine k nearest neighbor classifier,CFKNNC)进行学习训练和故障识别。所提方法集成了OSELF在维数约简和CFKNNC在模式识别的优势,有效地提高了故障诊断的精度。通过齿轮箱故障模拟试验验证了该方法的有效性。展开更多
文摘黄曲霉毒素是广泛存在于玉米中且具有剧毒的一种代谢产物，以美国农业部农业研究署（USDA-ARS） Toxicology and Mycotoxin Research Unit提供的2010年先锋玉米为研究对象，验证了高光谱成像技术对玉米中黄曲霉毒素检测的可行性。以甲醇为溶剂制备四种不同浓度的黄曲霉毒素溶液，并将其逐一滴在等量的4组共120粒玉米颗粒表面，以未处理的30粒洁净玉米作为一组对照样本，将大小、形状相似的150个样品随机分为训练集103个，验证集47个；对获取的400～1000 nm波段范围内的高光谱图像，先进行标准正态变量变换（standard normal variate transformation ，SNV）预处理，然后引入基于 Fisher判别最小误判率的方法选择最优波长，并以所选波长作为Fisher判别分析法的输入建立判别模型，对玉米颗粒表面不同浓度的黄曲霉毒素进行识别，最后对模型判别正确率进行了验证。结果表明，选取四个最优波长（812.42，873.00，900.36和965.00 nm ）时Fisher判别分析模型对训练集与验证集的准确率分别为87.4％和80.9％。该方法为含黄曲霉毒素玉米颗粒便携式检测仪器的开发，以及对田间霉变玉米自然代谢产生毒素的检测奠定了技术基础。
文摘子空间特征提取是人脸识别中的关键技术之一,结合局部Fisher判别分析技术和张量子空间分析技术的优点,本文提出了一种新的张量局部Fisher判别分析(Tensor local Fisher discriminant analysis,TLFDA)子空间降维技术.首先,通过对局部Fisher判别技术进行分析,调整了其类间散度目标泛函,使算法的识别性能更高且时间复杂度更低;其次,引入张量型降维技术对输入数据进行双边投影变换而非单边投影,获得了更高的数据压缩率;最后,采用迭代更新的方法计算最优的变换矩阵.通过ORL和PIE两个人脸库验证了所提算法的有效性.
文摘针对有标记故障样本不足和故障特征集维数过高的问题,提出基于正交半监督局部Fisher判别分析(Orthogonal semi-supervised local Fisher discriminant analysis,OSELF)的故障诊断方法。所提出的OSELF能够充分地利用蕴含于无标记故障样本中的故障信息,避免了因有标记故障样本不足引起的过学习问题,同时采用正交迭代方式求解最优正交映射矩阵,克服现有方法无法得到正交映射矩阵的不足。正交映射矩阵的基矢量统计不相关,可有效地提高所得低维特征矢量的可辨识性。通过正交映射矩阵对故障样本集和新增样本进行维数约简,并将维数约简的结果输入粗糙优化k最近邻分类器(Coarse to fine k nearest neighbor classifier,CFKNNC)进行学习训练和故障识别。所提方法集成了OSELF在维数约简和CFKNNC在模式识别的优势,有效地提高了故障诊断的精度。通过齿轮箱故障模拟试验验证了该方法的有效性。
