一种组合类别信息的核主成分分析方法

基于核主成分分析(KPCA)理论,提出一种有监督的特征提取方法.该方法在特征提取过程中充分直接利用训练核样本的类别信息,并且在计算上仍采用与KPCA方法类似的数学公式,因此被称为组合类别信息的核主成分分析(CIKPCA).另外,在分类时提出基于两种特征融合的分类策略从而进一步提高CIKPCA方法的识别率.在3个人脸库上进行实验,结果表明本文方法在识别率方面整体超过常用的KPCA方法,甚至超过核线性判别准则方法.     

基于核独立成分分析的盲源信号分离

独立成分分析(ICA)已经广泛用于盲源信号的分离(BSS)。论文介绍了基于核空间的ICA的原理和基本算法,然后介绍了该算法与典型ICA和主成分分析(PCA)在盲源信号分离中的比较。实验表明在盲源信号分离中,基于核空间的ICA与其他典型ICA和PCA算法相比更具有准确性和鲁棒性。     

基于误差模型的自适应鲁棒主成分分析

研究了改善主成分分析(PCA)算法鲁棒性的一种实现途径.通过对误差函数的建模分析,得到一种改进的目标函数.提出一种新的在线自适应式的鲁棒PCA运算规则.该方法基于单层线性神经网络(NN)结构,但是权值的训练算法是非线性的.从而在迭代训练中对"劣点"样本加以适当处理来排除对运算精度和收敛性的影响.     

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。     

基于GHA的核主成分分析及其应用

文中提出了一种将GHA（Generalized Hebbian Algorithm）学习规则应用到核主成分分析的新方法，它结合了核主成分分析和GHA学习规则的优点，既能利用核主成分分析的方法方便地提取数据的非线性特征，又能避免在大样本数据的情况下运算复杂和存储空间大的问题。实验证明了该方法的可行性和高效性。     

基于余弦角距离的主成分分析与核主成分分析

PCA和KPCA都是基于欧氏距离提出的,这种距离对离群数据点比较敏感,而余弦角距离对离群数据更为鲁棒,在很多情况下具有更好的性能。充分利用余弦角距离的优势,提出两种新的特征抽取算法——基于余弦角距离的主成分分析（PCAC）和基于余弦角距离的核主成分分析（KPCAC）。在YALE人脸数据库与PolyU掌纹数据库上的实验表明,PCAC比PCA取得了更好的效果,KPCAC也表现出了很好的性能。     

科技期刊综合评价模型-KPCA

论文提出了一种新的科技期刊综合评价模型:核主成分分析(KPCA)。通过一个非线性变换,KPCA首先将原变量空间映射到高维特征空间,然后在这个高维特征空间中进行线性主成分分析。通过核技巧,KPCA评价方法只需在原空间进行点积计算,而不必知道非线性变换的确切形式。十种科技期刊综合评价的实证表明,KPCA综合评价方法具有一定的实际应用价值。     

基于GHA的核主成分分析及其应用

文中提出了一种将GHA(Generalized Hebbian Algorithm)学习规则应用到核主成分分析的新方法,它结合了核主成分分析和GHA学习规则的优点,既能利用核主成分分析的方法方便地提取数据的非线性特征,又能避免在大样本数据的情况下运算复杂和存储空间大的问题。实验证明了该方法的可行性和高效性。     

基于核主成分分析特征提取的客户流失预测

将核主成分分析(KPCA)引入到客户流失预测中,提出了相应的特征提取算法。将KPCA与Logistic回归结合,设计了预测模型。通过对某电信公司客户流失预测的试验结果表明：该方法获得的命中率、覆盖率、准确率和提升系数高于原始属性集和主成分分析(PCA)特征提取法。这表明KPCA能提取客户数据的非线性特征,是研究客户流失预测问题的有效方法。     

基于主成分聚类分析的煤矿安全评价模型

首先从人的行为、安全管理、装备设施、自然条件、安全技术与监管机制5个方面建立了煤矿安全评价指标体系;然后运用主成分分析和聚类分析建立了煤矿安全评价模型,通过主成分分析选取综合指标,减少了评价指标的个数,通过聚类分析对各煤矿企业的安全状态进行分类评价,分析其相似性和差异性;最后通过对某省40个煤矿企业的安全状况进行评价,介绍了该煤矿安全评价模型的应用步骤。应用结果表明,该煤矿安全评价模型得出的评价结果简单、直观地反映了煤矿的安全状态。     

基于核PCA与在线支持向量机的电子鼻气体分类研究

通过电子鼻系统获取的数据具有维数高、非线性变化等特点,不利于后续算法的识别或分类。因此,提出了基于核主元分析(KPCA)与在线支持向量机(Online-SVM)的电子鼻系统识别新算法。首先采用KPCA算法对采集到的原始数据进行特征提取,达到降维与去噪的目的,然后使用在线支持向量机对数据进行预测,最后与基于径向基函数的神经网络算法(RBF)预测结果进行对比分析。实验结果表明,新算法在电子鼻信号处理领域相对较优,具有较好的价值。     

基于核主成分分析的数据流降维研究

分析了数据流降维算法PCA和KPCA的原理和实现方法。针对在大型数据集上PCA线性降维无法有效实现降维且KPCA的降维效率差,提出了一种新的降维策略GKPCA算法。该算法将数据集先分组,对每一组执行KPCA,然后过滤重新组合数据集,再次应用KPCA算法,达到简化样本空间,降低了时间复杂度和空间复杂度。实验分析表明,GKPCA算法不仅能取得良好的降维效果,而且时间消耗少。     

基于核主元分析的卷烟致香成分相似性评价

卷烟产品中致香成分的种类和含量是区分卷烟风格的主要因素。针对致香成分指标种类繁多的特点,本文提出一种基于多元统计分析的致香成分分析方法。首先采用核主元分析方法将卷烟产品的63种致香成分指标数据映射到二维特征空间,且特征数据的原始信息含量不低于95%;然后引入类间离散度指标分析和评价不同品牌卷烟产品的致香成分相似性。分析结果表明,采用本文方法获得的9个品牌卷烟产品的致香成分相似性分析结果与传统经验评吸结果一致。该方法为传统的卷烟风格分类方法提供了有效的理论支持。     

一种基于核主成分特征组合的人脸识别方法

提出了一种基于核主成分特征组合的人脸识别方法。首先利用主成分分析,获得原始输入图像的二阶特征脸图像;然后运用核主成分分析分别抽取原始图像和二阶特征脸图像的核主成分特征,最后将它们组合成一个组合特征向量,进行人脸识别。在ORL人脸库上的实验表明,两种图像的核主成分特征分别有着良好的特点,取得了较好的识别效果,优于核主成分分析和二阶特征脸的结果。     

核主成分分析中核参数选择的遗传算法

基于核方法的主成分分析虽然能够提取数据的非线性特征,但其性能受核参数的影响比较大.本文提出一种基于遗传算法的核参数优化算法,在未知数据分布特征的情况下,采用该方法对核参数进行优化选取,取得较好的实验效果,表明该方法的有效性.     

基于主成分分析的远程教学平台评价模块

目前的学习评价方法一是根据评价对象的实际情况建立指标体系并邀请专家打分,把打分的结果进行加权组合计算,进而得到综合评价值;二是直接由专业教师进行主观评价。这两种方法都含有主观因素,并缺乏足够的统计学理论依据。该研究在本校远程教学平台中,应用主成分分析理论,设计评价模块。该模块可根据评价对象的实际数据进行统计分析,从而给评价对象一个客观的综合评价。     

基于核主成分分析的步态识别方法

为了从多帧步态序列中更有效地提取步态特征并实时性地进行身份识别,提出一种有效的基于平均步态能量图(MGEI)的核主成分分析(KPCA)的身份识别方法。通过预处理技术提取出运动人体的侧面轮廓,根据步态下肢的摆动距离统计出步态周期,得到MGEI。KPCA采用非线性方法提取主成分,描述待识别图像中多个像素之间的相关性。利用KPCA的方法在高维空间对MGEI提取特征,选择合适的核函数,用方差倒数加权欧氏距离进行身份识别。实验结果表明,该算法具有较好的识别性能,并且耗时大大缩短。     

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.     

基于核主成分分析的图像模糊篡改检测算法

现有的图像模糊篡改检测算法通常提取模糊操作引入的某单一特征进行判断,为更好地提高算法检测效率,提出基于核主成分分析的模糊篡改检测算法.通过奇异值分解提取第一组特征,计算图像二次模糊相关性作为第二组特征,计算图像质量因子作为第三组特征.运用核主成分分析方法实现多特征融合.采用支持向量机进行判断,从而实现模糊篡改检测.实验表明:该算法能够有效地检测数字篡改图像的模糊操作痕迹,并能对模糊篡改区域进行准确定位.