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基于SPA算法的藤茶风味啤酒近红外光谱波长变量优选 认领 引用
1
作者 郭懿锋 《湖北农业科学》 2026年第2期183-187,共5页
红外光谱波长变量优选方法主要通过多次迭代,从全波段光谱中筛选出对模型贡献较大的波长变量。该方法对冗余信息的抗干扰能力较差,难以准确反映样品的真实特征。对此,提出基于SPA算法的藤茶风味啤酒近红外光谱波长变量优选方法。对近红... 红外光谱波长变量优选方法主要通过多次迭代,从全波段光谱中筛选出对模型贡献较大的波长变量。该方法对冗余信息的抗干扰能力较差,难以准确反映样品的真实特征。对此,提出基于SPA算法的藤茶风味啤酒近红外光谱波长变量优选方法。对近红外光谱数据进行多元散射校正,增强与成分含量相关的光谱吸收信息并去噪。利用连续投影算法对波长进行初步筛选,并结合藤茶风味检测目标成分的相关性和共线性惩罚,筛选出信息冗余低且预测能力强的波长子集。通过联合熵与互信息评估波长间冗余性,构建包含信息量与冗余惩罚的评分函数,筛选出综合得分最高的波长子集。结果表明,该方法进行波长变量优选后,光谱吸收信息覆盖度稳定在95%左右,优选效果较为理想。 展开更多
关键词 SPA算法 藤茶风味啤酒 近红外光谱 波长变量 特征优选
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基于SPA的流动注射分光光度计测量波长误差校正 认领 引用
2
作者 刘昊 郭海黔 吴青青 《净水技术》 CAS 2026年第7期190-198,共9页
【目的】流动注射分光光度计(FIS)作为水质快速分析的核心设备,在动态连续测量过程中易受光路热漂移、环境杂散光干扰及仪器电子噪声等多重因素影响,引发显著的波长示值误差,直接降低吸光度测量精度,甚至导致痕量污染物定量结果失真。... 【目的】流动注射分光光度计(FIS)作为水质快速分析的核心设备,在动态连续测量过程中易受光路热漂移、环境杂散光干扰及仪器电子噪声等多重因素影响,引发显著的波长示值误差,直接降低吸光度测量精度,甚至导致痕量污染物定量结果失真。针对这一问题,本文提出一种基于连续投影算法(SPA)的FIS测量波长误差校正方法,旨在从光谱数据层面实现系统性误差的高效补偿,提升复杂废水基质下的检测可靠性。【方法】首先,依据朗伯-比尔定律与光栅衍射理论,结合已知废水组分的理论吸光度,反演计算目标分析物特征吸收峰的理论波长值;其次,通过模拟仪器光路运行过程,采集不同工况下的全波长原始光谱数据;随后引入SPA对高维光谱数据进行特征变量筛选,在最小化变量共线性的同时,提取对波长误差敏感的关键特征波长组合;最后基于特征波长与理论波长的偏差构建误差校正模型,结合硬件层面的标准灯基准校准与光源强度自适应调节,实现波长误差的软硬件协同补偿。【结果】与传统多项式拟合及竞争性自适应重加权算法校正方法相比,本方法可将FIS的波长示值误差降至0.01 nm以下,吸光度波动系数降低40%以上;对不同基质废水样本的组分测定结果与标准值的拟合优度达0.992,显著优于未校正及传统校正方法。【结论】该方法有效克服了光路热漂移、杂散光干扰及仪器噪声对波长测量的影响,大幅提升了FIS在动态水质监测中的测量稳定性与准确性,可为环境水质高频在线监测及工业废水精准管控提供可靠的技术支撑。 展开更多
关键词 连续投影算法 废水 流动注射分光光度计 测量波长 校正
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基于SPA-GA-SVR模型的土壤水分及温度预测 认领 引用 被引量：14
3
作者 朱成杰 汪正权 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第1期30-36,共7页
土壤湿度和温度是影响水文循环和气候变化的重要参数,在农业实践活动和生态平衡中起着重要作用。为及时、准确地监测土壤含水量(Soil Moisture Content,SMC)及温度,提出了一种基于高光谱数据的预测方法。实验数据集来自为期5天的实地测... 土壤湿度和温度是影响水文循环和气候变化的重要参数,在农业实践活动和生态平衡中起着重要作用。为及时、准确地监测土壤含水量(Soil Moisture Content,SMC)及温度,提出了一种基于高光谱数据的预测方法。实验数据集来自为期5天的实地测量,所获得的高光谱数据包含大量的噪声及冗余信息,因此首先用Savitzky-Golay卷积平滑对光谱数据进行降噪处理,利用连续投影算法(Successive Projection Algorithm,SPA)提取数据特征波长,然后通过遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对支持向量机回归(Support Vector Regression,SVR)的超参数权值和偏置进行优化,构建SPA-GASVR混合算法模型对土壤水分和温度进行预测,并与BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)、SPA-BP、SVR、SPA-SVR、GA-SVR这5种模型的预测性能进行比较。实验结果表明:各模型在土壤湿度低于30%的情况下,表现出的预测能力差异并不显著。但整体上,复合模型相比于单一的神经网络或机器学习模型具有明显的优势,且经过连续投影算法优化的模型进一步的提高其预测能力,最终SPA-GA-SVR算法在各项指标上均优于其他模型,土壤水分预测模型的R2=0.981、RMSE=0.473%,土壤温度预测模型R2=0.963、RMSE=0.883℃。实验证明基于高光谱数据,经过SPA和GA优化的SVR模型能实现对土壤湿度和温度精准的预测。该方法具有一定的应用价值和现实意义,可应用于便携式高光谱仪和无人机上,实现对土壤水分和温度的实时监测,为今后的播种及灌溉提供理论参考。 展开更多
关键词 土壤水分 土壤温度 高光谱 连续投影算法(SPA) 遗传算法-支持向量机回归(GA-SVR)
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近红外光谱技术结合RCA和SPA方法检测土壤总氮研究 认领 引用 被引量：14
4
作者 方孝荣 章海亮 +1 位作者 黄凌霞 何勇 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期1248-1252,共5页
基于近红外光谱技术结合连续投影算法和回归系数分析对检测土壤总氮含量进行研究。采集农田土壤样本近红外光谱数据,土壤样本数量共394个。由于原始光谱数据量大,在500～2 500nm光谱波长范围基础上,为简化模型,在原始光谱基础上采用连... 基于近红外光谱技术结合连续投影算法和回归系数分析对检测土壤总氮含量进行研究。采集农田土壤样本近红外光谱数据,土壤样本数量共394个。由于原始光谱数据量大,在500～2 500nm光谱波长范围基础上,为简化模型,在原始光谱基础上采用连续投影算法和回归系数分析提取特征变量,以两种变量选择方法提取的特征变量作为输入,分别采用偏最小二乘回归（PLS）、多元线性回归（MLR）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）建模方法建立总氮预测模型,共建立了9个预测模型,最优预测集的决定系数为0.81,剩余预测偏差RPD为2.26。研究表明,基于连续投影算法和回归系数分析选择的特征波长可以应用于近红外光谱检测土壤总氮含量,同时可以大大简化模型,适合开发便携式土壤养分检测仪。 展开更多
关键词 近红外光谱 土壤总氮 连续投影算法 回归系数分析
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基于SPA-TOPSIS方法的能源结构优化程度评价 认领 引用 被引量：15
5
作者 孟凡生 邹韵 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第11期122-130,共9页
以能源低碳化发展为基础,从社会经济发展程度、能源规划合理程度、环境和谐程度三个准则层入手,构建能源结构优化程度评价指标体系。运用改进惯性权重的PSO算法确定评价体系权重,并基于SPA-TOPSIS法构建能源结构优化程度评价模型,对30... 以能源低碳化发展为基础,从社会经济发展程度、能源规划合理程度、环境和谐程度三个准则层入手,构建能源结构优化程度评价指标体系。运用改进惯性权重的PSO算法确定评价体系权重,并基于SPA-TOPSIS法构建能源结构优化程度评价模型,对30个省、自治区、直辖市的区域能源结构优化程度进行实证研究。实证结果表明:区域社会经济发展水平对能源结构优化程度有直接影响,且各区域能源结构优化程度差异较大,总体呈现"东高西低"的格局;清洁能源消费占比、原煤消费占比、烟尘排放等因素对能源结构优化程度影响显著。 展开更多
关键词 能源结构 低碳化 改进PSO算法 SPA-TOPSIS 评价
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基于ICO-SPA特征提取的近红外高光谱小麦赤霉病粒呕吐毒素含量预测 认领 引用 被引量：8
6
作者 丁静 梁琨 +2 位作者 韩东燊 徐剑宏 沈明霞 《麦类作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第7期867-876,共10页
为实现小麦呕吐毒素含量快速检测,采集了120个小麦赤霉病籽粒样本的高光谱图像,分别使用连续投影算法(SPA)、区间组合优化结合连续投影算法(ICO-SPA)对1000~2500nm范围的光谱进行特征波段提取,结合偏最小二乘回归(PLSR)、多元线性回归(M... 为实现小麦呕吐毒素含量快速检测,采集了120个小麦赤霉病籽粒样本的高光谱图像,分别使用连续投影算法(SPA)、区间组合优化结合连续投影算法(ICO-SPA)对1000~2500nm范围的光谱进行特征波段提取,结合偏最小二乘回归(PLSR)、多元线性回归(MLR)和最小二乘支持向量机回归(LS-SVR)模型比较了基于三种特征变量输入的模型预测效果。结果表明,ICO-SPA提取出的22个特征波段能够反映病粒样本中淀粉、蛋白质、脂肪、纤维素等大分子含量的差异,比单独使用SPA可多提取淀粉含量信息,少提取已经被控制在同一水平的水分含量信息,能更全面真实地反映小麦感染赤霉病后内部大分子成分含量的变化,同时减少水分含量信息对近红外模型的干扰。基于ICO-SPA所选变量的建模效果优于SPA,其中以ICO-SPA-MLR效果最优,预测集相关系数、均方根误差和相对分析误差分别为0.921、0.375mg·kg^-1和2.789。这说明基于近红外高光谱技术结合ICO-SPA-MLR进行小麦赤霉病籽粒呕吐毒素定量检测是可行的。 展开更多
关键词 近红外高光谱 呕吐毒素 定量检测 区间组合优化算法 连续投影算法
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SPA-PLS的高含水原油近红外光谱含水率分析 认领 引用 被引量：6
7
作者 韩建 李雨昭 +2 位作者 曹志民 刘强 牟海维 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期3452-3458,共7页
准确及时的检测原油含水率对注水策略调整、原油开采能力评估、油井开发寿命预测等均具有重要意义。然而,当前我国大多数油田均已进入高含水的开发中晚期,含水率测量难度大且准确率不高。在此背景下,开展了高含水情况下利用近红外光谱... 准确及时的检测原油含水率对注水策略调整、原油开采能力评估、油井开发寿命预测等均具有重要意义。然而,当前我国大多数油田均已进入高含水的开发中晚期,含水率测量难度大且准确率不高。在此背景下,开展了高含水情况下利用近红外光谱进行原油含水率测量的研究。首先介绍了目前原油含水率检测的常用方法,分析了它们的优劣。理论上,由于水的近红外光吸收带与原油中C—H键的吸收带有明显区别,根据Lambert-Beer吸收定律和吸光度线性叠加定律可知,不同含水率高含水原油近红外光谱会存在较强响应差异。为此,对高含水原油进行近红外光谱检测,建立原油含水率与近红外光谱响应间的非线性映射模型,可实现高含水原油含水率的精确测量。为了验证该方法的有效性,搭建了近红外光谱数据采集实验装置:采用白炽灯作为光源,经过光路调节成平行光后垂直射入样品池,用近红外光谱仪(海洋光学NIR512)采集光谱用于分析。其中,接收光谱仪带宽为900~1 700nm,平均分成512个波段。光谱数据利用光谱仪配套软件储存在电脑中。样本采用相同厚度不同比例的油水混合物,样本含水率范围为70%~99%,共采集数据60组,每组重复3次取平均值。得到原始数据后,先进行原始数据预处理,以减少数据采集时来自高频随机噪音及温度不稳定、样本不均匀、基线漂移、光散射等不利因素的影响。分别选用了S-G滤波、一阶导数和S-G滤波+一阶导数作为数据预处理的方法,利用连续投影算法(SPA)对光谱数据进行降维,并利用偏最小二乘法(PLS)和多元线性回归(MLR)进行建模,模型精度通过计算均方根误差值(RMSE)和相关系数(r)来验证。对比发现,使用S-G滤波+一阶导数建立的模型RMSE值最小(RMSE=0.007 0,r=0.9983)。使用SPA降维后的模型要优于全波段PLS模型(RMSE=0.083 3,r=0.920 6)与MLR模型(RMSE=0.099 9,r=0.967 1)。利用SPA提取出的31个特征波长建立的模型仅占全波段的6.05%,并获得了较好的精度。证明了利用光谱检测高含水原油含水率可行性,并且得到了满意的精度,为高含水原油的含水率检测提供了新的方法,为进一步利用近红外光进行高含水原油的快速检测与在线监测提供参考。 展开更多
关键词 近红外光谱 高含水率原油 连续投影算法 偏最小二乘法
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一般罚分(或得分)矩阵下的SPA算法 认领 引用 被引量：1
8
作者 沈世镒 张拓 王奎 《应用数学》 北大核心 2007年第3期627-632,共6页
本文在一般罚分(或得分)矩阵条件下推广SPA(Super Pairwise Alignment)算法,该算法是一种次优算法,与Smith-Waterman算法比较,计算速度有明显改进(计算复杂度随序列长度线性增长).
关键词 一般罚分(或得分)矩阵 SPA算法 线性复杂度
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基于贝叶斯神经网络的SPA-H热轧板力学性能预测 认领 引用 被引量：20
9
作者 贾涛 刘振宇 +1 位作者 胡恒法 王国栋 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS 北大核心 2008年第4期521-524,共4页
研究了基于贝叶斯方法的神经网络及其在SPA-H热轧板力学性能预测中的应用.在网络的目标函数中引入代表网络复杂程度的惩罚项,融入"奥克姆剪刀"理论,防止网络"过训练"的发生.考虑到网络在应用中的实际问题,在前人改... 研究了基于贝叶斯方法的神经网络及其在SPA-H热轧板力学性能预测中的应用.在网络的目标函数中引入代表网络复杂程度的惩罚项,融入"奥克姆剪刀"理论,防止网络"过训练"的发生.考虑到网络在应用中的实际问题,在前人改进的算法基础上,采用Levenberg-Marquardt算法训练网络,提高了该网络的收敛速度.利用上述网络进行SPA-H集装箱热轧板力学性能预测,在收敛速度、稳定性和泛化能力方面都优于传统的BP神经网络. 展开更多
关键词 贝叶斯方法 Levenberg-Marquardt算法 神经网络 集装箱板 力学性能
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PCA和SPA的近红外光谱识别白菜种子品种研究 认领 引用 被引量：15
10
作者 罗微 杜焱喆 章海亮 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第11期3536-3541,共6页
为了实现对不同品种白菜种子的快速无损鉴别,应用近红外光谱技术获取白菜种子的光谱反射率,首先采用变量标准化校正和多元散射校正对原始光谱进行预处理;其次,采用主成分分析法(PCA)对光谱数据进行聚类分析,从定性分析的角度得到三种不... 为了实现对不同品种白菜种子的快速无损鉴别,应用近红外光谱技术获取白菜种子的光谱反射率,首先采用变量标准化校正和多元散射校正对原始光谱进行预处理;其次,采用主成分分析法(PCA)对光谱数据进行聚类分析,从定性分析的角度得到三种不同白菜种子的特征差异,并采用连续投影算法(SPA)选取特征波长;最后,分别基于全波段光谱、PCA分析得到的前3个主成分变量以及SPA算法选取的特征波长,建立了最小二乘支持向量机(LS-SVM)和偏最小二乘判别(PLS-DA)模型进行白菜种子不同品种的鉴别。从主成分PC1、PC2得分图中可以看出,主成分1和2对不同种类白菜种子具有很好的聚类作用。基于特征波长建立的PLS-DA和LS-SVM模型的判别结果优于基于主成分变量建立的模型,其中基于特征波长建立的LS-SVM模型识别效果最优,建模集和预测集的品种识别率均达到100%。结果表明,通过SPA算法选取的6个特征波长变量能够很好的反映光谱信息,提出的SPA算法结合LS-SVM预测模型能获得满意的分类结果,为白菜种子品种的识别提供了一种新方法。 展开更多
关键词 近红外光谱 主成分分析 连续投影算法 偏最小二乘鉴别 最小二乘支持向量机
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基于SPA的蛋白质编码基因的比对 认领 引用
11
作者 胡刚 沈世镒 《南开大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2008年第2期108-112,共5页
给出了二重比对 SPA 算法的一个扩展,把 SPA 算法推广到蛋白质编码基因的比对中.首先利用经典的密码子进化模型,得到了密码子两两的得分矩阵,并用该矩阵对 SPA 算法进行了修改,使其更加合理有效地应用于蛋白质编码基因的比对.
关键词 SPA算法 密码子模型 蛋白质编码基因
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可抵抗SPA分析的HSBH改进算法 认领 引用 被引量：1
12
作者 张健 于晓洋 +1 位作者 黄海霞 范身申 《光学精密工程》 EI CAS 北大核心 2008年第7期1295-1302,共8页
为了提高图像信息隐藏方法的鲁棒性以及增加隐藏容量,提出了一种可以抵抗SPA分析的HSBH算法。介绍了SPA方法的思想和原理,分析了高位空域隐藏算法HSBH,得出其并不能抵抗SPA分析的结论。进而对HSBH算法进行了改进,提出了一种有效的可以抵... 为了提高图像信息隐藏方法的鲁棒性以及增加隐藏容量,提出了一种可以抵抗SPA分析的HSBH算法。介绍了SPA方法的思想和原理,分析了高位空域隐藏算法HSBH,得出其并不能抵抗SPA分析的结论。进而对HSBH算法进行了改进,提出了一种有效的可以抵抗SPA攻击的方法。实验结果表明:借助SPA方法的思想,可以在隐藏率>3%的情况下,准确检测其是否含有隐藏信息,正确检测率达到95%以上。改进后的HSBH算法,无论嵌入量多少,SPA分析都将得到一个非常小的估计值,并做出未隐藏信息的错误判断,从而达到安全隐藏信息的目的。 展开更多
关键词 信息隐藏 LSB算法 HSBH算法 SPA
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一种抗SPA分析的图像信息隐藏方法 认领 引用 被引量：3
13
作者 田源 程义民 +1 位作者 谢于明 汪云路 《中国科学技术大学学报》 CAS 北大核心 2008年第12期1376-1380,共5页
通过分析SPA(sample pair analysis)算法的检测原理,提出了一种抗SPA分析的信息隐藏方法.该方法根据载体图像的统计特性,按计算的比例混合使用两种替换方法来嵌入信息,使得SPA算法的检测值趋于最小.实验结果表明,该方法在信息嵌入时可... 通过分析SPA(sample pair analysis)算法的检测原理,提出了一种抗SPA分析的信息隐藏方法.该方法根据载体图像的统计特性,按计算的比例混合使用两种替换方法来嵌入信息,使得SPA算法的检测值趋于最小.实验结果表明,该方法在信息嵌入时可以调节载体图像的统计特性,不仅可以有效地抵抗SPA算法,而且对其他隐藏分析算法也很有效. 展开更多
关键词 信息隐藏 隐藏分析 SPA算法 抗统计分析
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基于AHP-SPA的煤矿安全管理模型构建及应用 认领 引用 被引量：7
14
作者 张婷婷 宿国瑞 侍大军 《煤炭工程》 北大核心 2019年第11期179-184,共6页
为了从根本上提升煤矿安全管理水平,在探索煤矿安全风险辨识与标准化的基础上,结合层次分析法与集对分析,建立了AHP-SPA的煤矿安全评价算法模型。基于"三位一体"体系,分专业按权重建立以煤矿标准化评级为基准的煤矿安全评价指... 为了从根本上提升煤矿安全管理水平,在探索煤矿安全风险辨识与标准化的基础上,结合层次分析法与集对分析,建立了AHP-SPA的煤矿安全评价算法模型。基于"三位一体"体系,分专业按权重建立以煤矿标准化评级为基准的煤矿安全评价指标,实现了对煤矿安全管理效果的动态评估。最后,将AHP-SPA安全管理模型在济宁二号煤矿进行实际应用,验证了模型的适用性和可靠性,为煤矿安全管理提供了新的理论与技术支撑。 展开更多
关键词 AHP-SPA算法 煤矿安全 安全管理模型 “三位一体”指标体系
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A novel NIRS modelling method with OPLS-SPA and MIX-PLS for timber evaluation 认领 引用 被引量：4
15
作者 Jinhao Chen Huilig Yu +2 位作者 Dapeng Jiang Yizhuo Zhang Keqi Wang 《Journal of Forestry Research》 SCIE CAS CSCD 2022年第1期369-376,共8页
The identification of timber properties is important for safe application.Near Infrared Spectroscopy(NIRS)technology is widely-used because of its simplicity,efficiency,and positive environmental attributes.However,in... The identification of timber properties is important for safe application.Near Infrared Spectroscopy(NIRS)technology is widely-used because of its simplicity,efficiency,and positive environmental attributes.However,in its application,weak signals are extracted from complex,overlapping and changing information.This study focused on the stability of NIR modeling.The Orthogonal Partial Least Squares(OPLS)and Successive Projections Algorithm(SPA)eliminates noise and extracts effective spectra,and an ensemble learning method MIX-PLS,is applied to establish the model.The elastic modulus of timber is taken as an example,and 201 wood samples of three species,Xylosmacongesta(Lour.)Merr.,Acer pictum subsp.mono,and Betula pendula,samples were divided into three groups to investigate modelling performance.The results show that OPLS can preprocess the near-infrared spectroscopy information according to the target object in the face of the system error and reduce errors to minimum.SPA finally selects 13 spectral bands,simplifies the NIR spectral data and improves model accuracy.The Pearson's correlation coefficient of Calibration(Rc)and the Pearson's correlation coefficient of Prediction(Rp)of Mix Partial Least Squares(MIX-PLS)were 0.95 and 0.90,and Root Mean Square Error of Calibration(RMSEC)and Root Mean Square Error of Prediction(RMSEP)are 2.075 and 6.001,respectively,which shows the model has good generalization abilities. 展开更多
关键词 NIR prediction Orthogonal partial least squares(OPLS) Successive projections algorithm(SPA) Mix partial least squares(MIX-PLS)modulus of elasticity
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抵抗SPA攻击的分段Montgomery标量乘算法 认领 引用 被引量：2
16
作者 李杨 王劲林 +1 位作者 曾学文 叶晓舟 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2017年第1期92-102,共11页
基于Akishita在Montgomery形式椭圆曲线上计算双标量乘kP+lQ的思想,提出了一种计算三标量乘kP+lQ+tR的新算法,使运算量减少了约23%。在上述算法基础上提出一种椭圆曲线上分段计算标量乘bP的方法,通过预计算少量点,将计算bP转化为计算kP... 基于Akishita在Montgomery形式椭圆曲线上计算双标量乘kP+lQ的思想,提出了一种计算三标量乘kP+lQ+tR的新算法,使运算量减少了约23%。在上述算法基础上提出一种椭圆曲线上分段计算标量乘bP的方法,通过预计算少量点,将计算bP转化为计算kP+lQ或kP+lQ+tR,并使用边信道原子化的方法使其可以抵抗简单能量分析(SPA)攻击。最后使用Magma在二进制域上对分段算法仿真,结果显示二分段算法计算速度最快,三分段算法其次,在效率上均比原始Montgomery算法提升很大。 展开更多
关键词 椭圆曲线 标量乘 Montgomery算法 分段 SPA
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基于UVE-SPA的卷烟味觉烟气成分分析 认领 引用 被引量：4
17
作者 钟汝鹏 王玉玺 +1 位作者 徐福缘 肖作兵 《科技与管理》 2011年第2期40-43,共4页
首先,运用组合各方法长处的思路,通过应用无信息变量消除法(UVE)和连续投影算法(SPA)对卷烟烟气中影响卷烟味觉特征的有效成分进行了选择,从而分别确定了影响卷烟甜味、酸味和苦味的主要成分,并以所选成分作为输入变量建立偏最小二乘(P... 首先,运用组合各方法长处的思路,通过应用无信息变量消除法(UVE)和连续投影算法(SPA)对卷烟烟气中影响卷烟味觉特征的有效成分进行了选择,从而分别确定了影响卷烟甜味、酸味和苦味的主要成分,并以所选成分作为输入变量建立偏最小二乘(PLS)回归模型;然后,分别与采用所有烟气成分或仅采用UVE方法所选的烟气成分作为PLS模型输入的结果进行了比较。结果表明,通过采用UVE-SPA组合方法而选取的变量所建立的PLS模型具有更好的预测能力,从而证明了它在卷烟味觉烟气成分分析中有效性,并为卷烟烟气的进一步研究提供了理论基础。 展开更多
关键词 无信息变量消除法 连续投影算法 偏最小二乘法 卷烟味觉特征
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一种改进的LLR-SPA译码新算法 认领 引用 被引量：1
18
作者 王岩 王中训 +2 位作者 唐田田 刘为云 高兴龙 《电子技术应用》 北大核心 2014年第10期63-65,共3页
针对LDPC码目前广泛使用的译码算法精度低的问题,在LLR-SPA译码算法的基础上提出了一种提高译码精度的新算法。该算法将LLR-SPA算法中复杂度较高的雅可比修正项采用泰勒级数进行分段线性近似,实验表明,该算法在译码复杂度基本不变的情况... 针对LDPC码目前广泛使用的译码算法精度低的问题,在LLR-SPA译码算法的基础上提出了一种提高译码精度的新算法。该算法将LLR-SPA算法中复杂度较高的雅可比修正项采用泰勒级数进行分段线性近似,实验表明,该算法在译码复杂度基本不变的情况下,可以大幅度地提高其译码精度。 展开更多
关键词 LDPC码 LLR-SPA 泰勒级数 分段线性近似 译码算法
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基于SPA算法的Turbo码译码 认领 引用
19
作者 叶春燚 李晓毅 +1 位作者 向平 高红杰 《重庆工学院学报（自然科学版）》 2008年第8期166-168,共3页
通过把Turbo码当作一种串行级联码进行处理,在改进编码框图和降低奇偶校验矩阵后,得到了一种改进的Turbo码.采用和积算法译码进行仿真,结果显示,该方法降低了译码的复杂度.
关键词 Turbo码 SPA算法 仿真
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基于监督学习的稀疏矩阵乘算法优选 认领 引用 被引量：1
20
作者 彭林 张鹏 +2 位作者 陈俊峰 唐滔 黄春 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2025年第3期381-391,共11页
稀疏矩阵乘算法中主流的row-by-row计算公式上的SPA、HASH、ESC 3种稀疏矩阵乘实现算法,在对不同的稀疏矩阵进行计算时性能差异显著,在不同非零元规模上单一算法不总是能取得最佳性能,而且单一算法与最优选择存在明显差距。为此,提出了... 稀疏矩阵乘算法中主流的row-by-row计算公式上的SPA、HASH、ESC 3种稀疏矩阵乘实现算法,在对不同的稀疏矩阵进行计算时性能差异显著,在不同非零元规模上单一算法不总是能取得最佳性能,而且单一算法与最优选择存在明显差距。为此,提出了一种基于机器学习的最优稀疏矩阵乘算法选择模型,以给定矩阵集作为数据源,抽取稀疏矩阵的特征,并使用SPA、HASH、ESC计算获得的性能数据进行训练和验证,获得的模型能够仅使用稀疏矩阵的特征即可完成对新数据集的算法优选。实验结果表明,该模型可以获得91%以上的预测准确率,平均性能达到最优选择的98%,是单一算法性能的1.55倍以上,并且可在实际库函数中使用,具有良好的泛化能力和实用价值。 展开更多
关键词 稀疏矩阵乘 SpGEMM SPA算法 HASH算法 ESC算法 机器学习
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