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- 改进的主成分分析法自动发现土地覆盖变化北大核心CSCDCSTPCD
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- 从药物的三维分子结构预测人体小肠吸收北大核心CSCDCSTPCD摘要：在口服药物的发展过程中,人体小肠吸收的预测是候选药物设计、优化和选择的一个主要目标.VolSurf/GRID计算方法作为一个新的工具被用来预测被测化合物的人体小肠吸收,以及测定人体小肠吸收所必需的重要的分子特征.被测化合物包括112个结构不同的类似药物的化合物.使用偏最小二乘判别分析方法在实验数据和人体小肠吸收的理论分子特征之间建立相关性.建立的两个模型之间具有较高的一致性.小肠吸收实验数据与分子特征之间好的相关性(r2=0.82,q…查看全部>>
- 化工数据预处理及其在建模中的应用北大核心CHSSCDCSCD摘要：对化工数据预处理问题进行了研究,阐述了化工数据智能建模中辅助变量选择、数据采集、数据校正、输入数据降维等各种数据预处理的思路与方法.仿真实验表明:对数据进行有效的预处理,可以改善模型的精确度.
- 压缩域上人脸识别的研究北大核心CSCDCSTPCD摘要：DCT变换被广泛采用在图象和视频压缩标准中(如JPEG,MPEG,H.261/H.263).而对于这些压缩图象的处理,传统的手段是先解压到空间域,再进行处理和识别,因而增加了计算复杂性.针对这个问题,运用压缩域上图像处理技术,提出了人脸特征表达的方法,并构造DCT域上人脸识别系统.在人脸标准库FERET上的测试,提出的算法与经典的特征脸法和PCA+LDA法相比较,不仅提高了精度,而且降低了计算复杂性.
- 改进主成分分析法在配电变压器综合评价中的应用研究北大核心CSTPCD摘要：配电网中配电变压器的监测已经成为配电自动化系统中的一个重要组成部分,但是如何充分利用已收集到的配变监测历史数据对其运行优劣情况进行科学的评价仍然是一个急待解决的问题.首先从配变监测系统的海量历史负荷信息中计算出表征配变优劣运行的多项运行参数指标,然后针对评价指标数据中庞大的数据空间以及数据之间的相关性而不易进行综合评价的缺点,运用改进主成分分析法,经过矩阵变换,在保留运行参数数据主要信息的基础上去除数据间的相关性,降低评价配变的指标维…查看全部>>
- 基于PCA和小波包的遥感图像融合算法摘要：本文提出了一中新颖的算法,来实现从高分辨率的全色图像中提取空间细节信息来改善多光谱图像相对较低的分辨率.多分辨率小波包分析用来从全色图像中提取空间细节信息,然后PCA把空间细节信息注入多光谱图像.最后在我们的实验中,我们把这种算法与几种经典的融合算法进行了比较,并得到了良好的结果.