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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。 相似文献
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《计算机应用与软件》2018,(3)
对各种网络数据流量的异常检测引起了人们的兴趣。网络数据流异常的检测和定位对于保障网络的稳定安全运行极为重要。基于主成份分析PCA(Principal component analysis)的网络异常检测算法虽然具有较好的检测性能,但是基于PCA的网络异常检测算法前提是假设网络流量数据满足高斯分布,且对网络数据的非线性结构表示无能为力。为了解决该问题,引入核函数空间,提出一种基于核主成分分析的在线网络流量异常检测算法。该算法以矩阵分解的方式构建正常子空间和异常子空间,并实现网络流量异常的检测。仿真实验分析表明,该算法取得了很好的检测性能。 相似文献
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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。 相似文献
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核主成分分析(kernel PCA)是PCA的非线性扩展。该研究将kernel PCA应用于新颖人脸检测。作为训练数据的人脸图像被映射到高维特征空间。在特征空间中,kernel PCA抽取数据分布的主成分,构成主子空间。在该子空间中,通过优化方法寻找包含训练数据的最小超平面,作为新颖检测的决策界面。该新方法在ORL人脸图像库的数据集中进行了实验,测试精度较线性PCA方法有所提高。 相似文献
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基于复合核函数KPCA的红外人脸识别 总被引:2,自引:0,他引:2
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. 相似文献
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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. 相似文献
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高压活塞隔膜泵是管道输送的最重要动力源,为了解决其内部单向阀故障的在线监测问题,提出一种基于声发射信号的小波包时频及核主元分析(KPCA)的检测方法。首先采用小波包对声发射数据进行处理,求出信号各频率段的能量值;然后采用KPCA方法对能量值在高维空间进行分解建立特征模型,利用特征模型中的SPE和T2统计量对故障信号进行检测;最后对GEHO型隔膜泵单向阀的声发射数据进行实验验证。通过与主元分析方法的比对,表明所提方法能够快速、准确地对单向阀故障进行在线检测,在高压活塞隔膜泵无损故障检测领域具有良好的应用前景。 相似文献
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传统的PCA和LDA算法受限于“小样本问题”,且对像素的高阶相关性不敏感。论文将核函数方法与规范化LDA相结合,将原图像空间通过非线性映射变换到高维特征空间,并借助于“核技巧”在新的空间中应用鉴别分析方法。通过对ORL人脸库的大量实验表明,该方法在特征提取方面优于PCA,KPCA,LDA等其他方法,在简化分类器的同时,也可以获得高识别率。 相似文献
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基于核主成分分析的步态识别方法 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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针对核主元分析(KPCA)中高斯核参数β的经验选取问题,提出了核主元分析的核参数判别选择方法。依据训练样本的类标签计算类内、类间核窗宽,在以上核窗宽中经判别选择方法确定核参数。根据判别选择核参数所确定的核矩阵,能够准确描述训练空间的结构特征。用主成分分析(PCA)对特征空间进行分解,提取主成分以实现降维和特征提取。判别核窗宽方法在分类密集区域选择较小窗宽,在分类稀疏区域选择较大窗宽。将判别核主成分分析(Dis-KPCA)应用到数据模拟实例和田纳西过程(TEP),通过与KPCA、PCA方法比较,实验结果表明,Dis-KPCA方法有效地对样本数据降维且将三个类别数据100%分开,因此,所提方法的降维精度更高。 相似文献
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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。 相似文献