改进KPCA对分类数据的特征提取

提出了对核主成分分析(KPCA)在模式分类中的特征提取的改进方法.KPCA对于模式分类数据,并不是投影后的主成分就是最利于分类的成分,因此把数据降维到一个利于分类的空间,同时别除不利于分类的成分,尽可能保留类别信息,对于各个成分贡献率以及映射空间进行度量,依据各成分对于模式分类的贡献选择最优成分,且根据Fisher准则选择利于分类的空间,即确定类别信息量较大的成分以及KPCA的核参数.     

基于复合核函数KPCA的红外人脸识别

研究人脸优化识别问题,提出一种复合核函数KPCA的红外人脸特征提取法.利用最优或者接近最优的复合核函数主元分析KPCA方法对训练样本核映射到高维空间进行特征提取预处理,并结合最近邻法分类器分类进行红外人脸识别.该方法不仅有效的提取了训练样本的非线性信息,而且有效的改进了识别效果.多次实验结果表明了,基于复合核函数KPCA的红外人脸识别率优于传统的核主元分析法(KPCA)和主元分析法(PCA).结果表明,改进方法可减少识别时间,并保证了识别率一直稳定在比较高的水平.     

特征有效提取的自适应核特征子空间方法

基于核的主成分分析(KPCA)方法能提取数据的非线性特征,但特征提取的效率却与训练样本集合的容量成反比.文中提出一种特征提取的自适应核特征子空间方法来快速有效地提取特征.该方法和KPCA方法在理论分析框架上是一致的,但通过自适应的选取核子空间的张成向量,能在提高特征提取效率的同时不影响特征提取的精度.针对模拟数据和MNIST数据的实验结果表明文中方法优于经典KPCA方法和参考方法.     

概率核主成分分析及其应用

主成分分析（PCA）、核主成分分析（KPCA）和概率主成分分析（PPCA）是已经取得广泛应用的特征提取方法。提出一种基于概率核主成分分析（PKPCA）的检测液晶屏幕亮点的方法。作为对PPCA的一种非线性扩展,PKPCA在PPCA的基础上引入了核函数方法,因而其捕获模式非线性特征的能力更强。在KPCA和PPCA的基础上推导了PKPCA过程公式,并在检测液晶屏幕亮点的应用中将PKPCA、PPCA、PCA算法进行比较。实验结果表明,PKPCA的检测率和局部信噪比优于其他两者。     

利用组合核函数提高核主分量分析的性能

为了提高图像分类的识别率，在对基于核的学习算法中，核函数的构成条件以及不同核函数的特性进行分析和研究的基础上，提出了一种新的核函数——组合核函数，并将它应用于核主分量分析(KPCA)中，以便进行图像特征的提取，由于新的核函数既可以提取全局特征，又可以提取局部特征，因此，可以提高KPCA在图像特征提取中的性能。为了验证所提出核函数的有效性，首先利用新的核函数进行KPCA，以便对手写数字和脸谱等图像进行特征提取，然后利用线性支持向量机(SVM)来进行识别，实验结果显示，从识别率上看，用组合核函数所提取的特征质量比原核函数所提取的特征质量高。     

非线性特征提取和LSSVM在化工过程故障诊断中应用

提出利用非线性特征提取（核主成分分析（KPCA）和核独立成分分析）消除数据的不相关性,降低维数。核主成分分析利用核函数把输入数据映射到特征空间,进行线性主成分分析计算提取特征;核独立成分分析在KPCA白化空间进行线性独立成分分析（ICA）变换提取独立成分。提取的特征作为最小二乘支持向量机分类器的输入,构建融合非线性特征提取和最小二乘支持向量机的智能故障分类方法。研究了该方法应用到某石化企业润滑油生产过程的故障诊断中的有效性和可行性。     

一种实用的说话人特征提取方法

针对稀疏核主成分分析方法在特征提取中的不足,提出了一种基于核K-均值聚类的稀疏核主成分分析（Sparse KPCA）的特征提取方法用于说话人识别。通过核K-均值聚类的方法对语音帧进行聚类,由于聚类的中心能够很好地代表类内的特征,用中心样本帧取代该类,减少了核矩阵的维数,然后再采用稀疏KPCA方法对核矩阵进行特征提取。该方法能够减少存储空间和计算的复杂度,它保证约简后的数据能够很好地代表原始数据并且在约简过程中信息损失最小。实验结果验证了提出的方法在不影响识别率的前提下提高了识别速度,满足了说话人识别的实用性要求。     

基于KPCA的人脸匹配方法

分析一般主成分分析(PCA)在处理非线性问题上存在的不足,阐述基于核的主成分分析(KPCA)方法,并将其应用到人脸匹配之中,应用结果表明,KPCA具有优秀的特征提取性能.     

基于增量核主成分分析的数据流在线分类框架

核主成分分析(Kernel principal component analysis, KPCA)是一种非线性降维工具, 在降低数据流分类处理量方面发挥着积极作用. 然而, 由于复杂性太高, 导致KPCA的降维能力有限. 为此, 本文给出了一种增量核主成分分析算法(Incremental KPCA for dimensionality-reduction, IKDR), 该算法在每步迭代估计中只需线性内存开销, 大大降低了复杂性. 在IKDR的基础上, 结合BP (Back propagation)神经网络提出了数据流在线分类框架: IKOCFrame (Online classification frame based on IKDR). 通过一系列真实和人工数据集上的实验, 检验了IKDR算法的收敛性, 并且验证了IKOCFrame相对于同类基于成分分析的分类算法的优越性.     

基于核函数的PCA在QAR数据分析中的应用

分析了传统的主成分分析方法的不足,论述了KPCA方法及其时间复杂度高的缺陷。在此基础上,提出基于核函数构造的协方差矩阵的主成分分析,相比 KPCA,该方法具有快的降维速度。实验结果显示：把该方法用于QAR数据具有良好的降维效果和高分类正确率。