基于ICA与聚类分析的支持向量机分类研究

在ICA与聚类分析的基础上提出了一种改进的支持向量机分类模型——ICSVM模型。ICSVM模型中利用一种指标筛选算法与独立成分分析的方法将各数据指标转化为互相独立成分的数据指标。接着运用K-means方法对独立成分样本数据集进行聚类分析,再由获得的各子类中心数据构造初始的超平面,筛选出靠近初始超平面的支持类与亚支持类,并展开支持类与亚支持类中的样本数据点重新构造超平面,以便对数据进行分类。实验表明,对于样本比较多的数据集,与标准的SVM算法相比,ICSVM算法能够节约训练时间,同时能够提高分类的正确率。     

基于KICA-KFDA的集成故障识别算法

针对复杂的化工过程,提高过程监控能力,提出基于核独立成分分析（kernel independent component analysis,KICA）和核Fisher判别分析（kernel fisher discriminant analysis,KFDA）的过程监测与故障识别方法。通过利用核独立成分分析建立正常工况模型,得到检测故障信息。在发生故障的情况下,利用Fisher判别分析方法在高维的特征空间的特点和优势,可求出满足最大分离程度的核Fisher判别向量和特征向量,根据当前故障的判别向量和历史故障数据集中所含故障的最优核Fisher判别向量的相似度进行故障识别。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

有限制的MFA-ICA的算法及其在图像特征提取中的应用

统的独立成分分析(IndependentComponentAnalysis,ICA)是一种无噪声模型,而实际应用中噪声是存在的。根据多元统计中的因子分析模型,改变其假设条件,从而得到一种有噪声ICA模型,对于模型参数,引入平均场近似(MeanFieldApproximation,MFA)原理来求解。针对图像特征提取,通过增加对模型参数的一些限制,使其能得到更为独立的图像特征,为图像识别提供更可靠的特征信息,从而大大提高识别率。通过仿真模拟图形以及ORL人脸数据进行实验,将传统的独立成分分析算法、无限制的MFA ICA算法以及增加限制条件的MFA ICA算法进行比较,从仿真模拟图形实验结果看,限制的MFA ICA算法能分离出更独立的特征,同时利用限制的MFA ICA算法识别效果明显优于传统ICA算法和无限制MFA ICA算法。     

联合指标独立成分分析在多变量过程故障诊断中的应用

作为主成分分析(Principal component analysis, PCA)和因子分析(Factor analysis, FA)的扩展, 独立成分分析(Independent component analysis, ICA)已经在多变量过程故障诊断中得到了很多的应用和发展. ICA的监测指标通常有三个(I2、Ie2和SPE), 使用起来不如一个指标方便, 且分散了故障信息.本文利用三个指标的加权和, 提出了两种联合的ICA监测指标. 本文进一步对比分析了不同指标的统计意义和物理意义, 并在仿真数据中验证了联合指标的优势, 在TE过程中验证了其检测和诊断特性.     

独立分量分析的图像/视频分析与应用

随着通信和计算机技术的发展,图像和视频信息的应用越来越多.图像和视频信息分析中的一个重要方法是获得合适的特征来逼近人类视觉特性.独立分量分析是一种新的无监督训练方法,它可以在图像和视频的理解方面很好地与人类视觉相匹配.给出了不同的ICA图像/视频分析模型和基于这些模型的独立特征,对多媒体ICA分析和数字小波分析方法进行了对比,对于不同分析方法的计算机仿真给出了不同模型的独立特征,并且给出了基于这些特征在图像和视频水印方案中的应用.应用实验的仿真结果表明,独立特征对于图像和视频水印性能具有较好的改善作用.     

基于多小波子带加权判别熵的SAR目标ICA特征提取及识别

传统小波独立分量分析(ICA)提取合成孔径雷达(SAR)目标特征时大都采用单一的小波基函数,并且仅利用小波分解低频子带数据进行ICA处理,而忽略了高频子带信息。针对这一问题,采用多类小波基函数对SAR目标图像进行分解;针对得到的所有低频和高频子带数据,引入子带加权的判别熵准则,结合现有的小波ICA算法,提出多小波子带加权判别熵的SAR目标图像ICA特征提取算法。采用MSTAR实测SAR目标图像数据,根据提出算法进行特征抽取,利用最近邻准则进行SAR目标识别。识别结果表明提出算法优于仅利用小波分解低频子带ICA算法。     

数据挖掘中基于ICA的缺失数据值的估计

本文简单介绍了数据挖掘中缺失数据的研究现状及ICA的特点与发展前景,提出了基于ICA的缺失数据估计模型——ICA-MDH模型。该模型研究了数据之间存在相关关系且为非高斯分布时缺失数据的处理方法,该方法能充分利用已知数据记录中的已知信息,且具有较好的通用性。实验通过对一些不完整经济数据进行了处理。结果表明,本文提出的缺失数据估计方法的精度明显优于平均值法和PCAs法,从而验证了本文所提模型的正确性与合理性。     

基于独立分量分析的极化SAR图像的相干斑抑制

研究基于独立分量分析( ICA)的极化合成孔径雷达（SAR）图像相干斑抑制方法。该方法将极化SAR图像斑点噪声的乘积模型，变换为应用ICA的信号独立加噪模型。并且将HV/VV的比值图像，也作为ICA的输入数据。利用ICA 的分离性，得到了分别对应于HH、HV和VV极化的三幅降噪图像。经本文方法处理后的图像，其相干斑噪声得到了有效的抑制，具有较高的等效视数，明显地改善了图像的质量。     

基于fMRI瞬时功率的独立成分分析

独立成分分析(independent component analysis,ICA)采用一种统计隐变量模型,假设信号是由各信源线性叠加构成.为了解决功能磁共振数据(functional magnetic resonance imaging,fMRI)中由于信源非线性叠加造成的ICA检测误差,提出了基于瞬时功率的ICA方法.首先,由电流能量形式将fMRI数据推广为fMRI能量信号;然后,由血氧水平依赖(blood oxygenation level dependent,BOLD)信号与T2*信号的关系,给出了两种反映BOLD能量变化的瞬时功率fMRI信号;最后,采用空间ICA分析fMRI瞬时功率信号,得到与各脑部活跃区域能量相关的独立成分.从理论和仿真试验两个方面阐明了新方法的合理性和优越性,同时应用于实际癫痫fMRI数据,经与传统ICA方法比较,该方法能够在静息态下鲁棒地检测脑部能量异常区域.     

独立因子分析方法在过程监控中的应用

针对工业生产过程非高斯分布的特点,并为解决因子分析(FA)监控方法假设生产过程高斯分布以及独立元分析(ICA)监控方法假设模型为无噪模型等问题,本文结合FA、ICA等多元统计方法的优点,提出1种基于独立因子分析(IFA)的过程监控新方法.此临控方法运用EM算法求解参数,建立数据的非高斯分布模型,构造GI2、GSPE 2种监控指标,通过非参数全局估计算法计算控制限,并将生产过程采集数据实时输入监控系统,以判断有无故障发生.将此方法应用于化工吸附分离过程,通过监控图可以发现,IFA可以及时对故障发生予以报警,而ICA的I2监控指标甚至无法给出故障报警,同时IFA的漏检率、误报率分别较FA降低了40%～60%,以上试验结果均验证了本方法的有效性及优越性.