鲁棒自适应概率加权主成分分析

主成分分析(Principal component analysis, PCA) 是处理高维数据的重要方法. 近年来, 基于各种范数的PCA模型得到广泛研究, 用以提高PCA对噪声的鲁棒性. 但是这些算法一方面没有考虑重建误差和投影数据描述方差之间的关系; 另一方面也缺少确定样本点可靠性(不确定性)的度量机制. 针对这些问题, 本文提出一种新的鲁棒PCA模型. 首先采用$L_{2, p}$模来度量重建误差和投影数据的描述方差. 基于重建误差和描述方差之间的关系建立自适应概率误差极小化模型, 据此计算主成分对于数据描述的不确定性, 进而提出了鲁棒自适应概率加权PCA模型(RPCA-PW). 此外, 本文还设计了对应的求解优化方案. 对人工数据集、UCI数据集和人脸数据库的实验结果表明, RPCA-PW在整体上优于其他PCA算法.     

厚膜电阻的阻抗与驻波比频率特性的新测量方法

随着电子信息技术和移动通信技术的发展,厚膜电阻的应用越来越广泛。然而,如何准确测量厚膜电阻的阻抗和驻波比频率特性成为了一个难点。建立和分析微带线终端加载厚膜电阻的电路模型,使电阻在电路中匹配,再对应地建立终端短路的电路,最后联合求解出厚膜电阻的阻抗和驻波比频率特性。实测表明,这种测量方法是可行、准确的,对射频厚膜电阻的制造工艺和质量检测有着重要意义。     

基于判别正则化的局部保留投影

局部保留投影（Locality preserving projections,LPP）是一种常用的线性化流形学习方法,其通过线性嵌入来保留基于图所描述的流形数据本质结构特征,因此LPP对图的依赖性强,且在嵌入过程中缺少对图描述的进一步分析和挖掘。当图对数据本质结构特征描述不恰当时,LPP在嵌入过程中不易实现流形数据本质结构的有效提取。为了解决这个问题,本文在给定流形数据图描述的条件下,通过引入局部相似度阈值进行局部判别分析,并据此建立判别正则化局部保留投影（简称DRLPP）。该方法能够在现有图描述的条件下,有效突出不同流形结构在线性嵌入空间中的可分性。在人造合成数据集和实际标准数据集上对DRLPP以及相关算法进行对比实验,实验结果证明了DRLPP的有效性。