改进特征样本方法的KPCA变压器故障检测模型

针对核主元分析（KPCA）监控模型由于建模样本不纯而导致故障检测失效问题,提出基于改进特征样本方法的KPCA故障检测模型并应用于变压器故障检测中。利用特征值变化信息,设计出异常样本剔除算法以避免异常样本被选入特征样本集;采用特征样本方法提取建模样本集,建立KPCA监控模型,采用复合统计量对变压器运行状态进行检测,实验结果验证了改进特征样本算法的有效性,表明提出的方法具有较高的故障敏感性和检测效率。     

基于KPCA的监控系统传感器异常诊断方法

针对监控系统数据异常时,故障检测准确性不高的问题,提出一种基于监控系统传感器异常的核主元分析(KPCA)检测方法.利用平方预报误差(SPE)统计量和均方贡献值法进行故障检测和故障源的定位,改善了主元分析(PCA)应用于非线性系统故障检测准确性低的问题.分别利用基于KPCA和PCA的故障检测模型进行仿真比较.实验结果表明:KPCA提高了非线性监控系统传感器异常诊断的准确性.     

基于C-SVM和KPCA的垃圾邮件检测研究

现有的垃圾邮件检测算法存在小样本情况下泛化能力差的问题。提出了利用核主成分分析和支持向量机结合进行垃圾邮件检测的方法。与传统算法相比,该方法与邮件异构有很高的检测率、更强的泛化能力和更高的检测效率。实验证明了方法的实用性和高效性。     

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.     

融合FDA-PCMC样本分类的KPCA故障检测新算法

针对处理实际工业过程中提取的建模样本不纯而导致故障检测失效的问题,提出一种新的融合Fisher判别分析-可能性C-均值聚类(FDA-PCMC)的核主元分析(KPCA)故障检测算法.通过FDA特征提取、初分类和PCMC聚类相结合的方代来实现建模样本的有效分类和提纯,然后使用KPCA进行实时故障检测.对Tennessee Eastman(TE)过程的仿真研宄结果表明了该算法的可行性和有效性.     

基于KPCA和SVM的网络入侵检测研究

研究无线网络安全检测,针对入侵检测存在先验知识少的情况下推广能力差的问题,为了保证网络运行的安全性,提出了利用核主成分分析(KPCA)和支持向量机(SVM)相结合进行入侵检测的方法.首先用核主元分析对输入变量进行特征提取,消除变量之间的相关性,然后运用网格算法对核参数进行了寻优,通过交叉验证的方法对支持向量机进行参数选择,最后利用所建立好的模型进行预测.利用方法对KDD CUP99数据集进行仿真实验,与传统算法相比,方法对网络入侵检测有很高的识别率,为网络入侵检测提供了依据.     

基于最大相关熵的KPCA异常检测方法

异常检测是机器学习中一个重要的研究内容,目前已存在大量的异常检测方法。作为一种常用的核方法,核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis, KPCA)已被成功地用于解决异常检测问题。然而,传统的KPCA异常检测方法对噪声非常敏感,若训练样本中存在噪声,则会降低KPCA异常检测方法的检测性能。为了提高KPCA异常检测方法的抗噪声能力,提出了一种基于最大相关熵(Maximum Correntropy Criterion, MCC)的KPCA异常检测方法。利用信息理论学习中的相关熵代替KPCA异常检测方法中基于?₂范数的度量,通过调节相关熵函数中的宽度参数,可以有效抑制噪声带来的不利影响;利用半二次优化技术对所提方法的优化问题进行求解,仅需较少的迭代次数即可取得局部最优解。此外,给出了所提方法的算法描述,并分析了算法的计算复杂度。在16个UCI基准数据集上的实验结果表明,与其他4种相关方法相比,所提方法取得了更优的抗噪声能力和泛化性能。     

一种基于数据重构的KPCA故障识别方法

针对核主元分析(KPCA)方法只能实现故障检测,但无法实现故障变量识别的问题,提出一种基于数据重构的KPCA故障变量识别方法。采用改进的数据重构方法对各参数进行重构,然后利用故障识别指数对监控参数进行故障变量识别。通过对某型涡扇发动机进行实验的结果表明,该方法能够准确识别故障变量,从而有助于维护人员分析故障原因,初步确定可能的故障源,大大缩短故障定位及排故的时间,可预防重大事故的发生。     

基于故障检测率的主元个数确定方法

主元个数是PCA模型的关键参数,其选取直接决定PCA的故障诊断性能;针对传统主元个数选取方法主观性较大,且不考虑故障诊断要求的缺点,提出一种改进的主元个数确定方法;该方法将传统的累积方差贡献率与故障检测率相结合,首先利用累积方差贡献率初步确定主元个数,然后确定满足故障检测率要求的主元个数,将两个主元个数进行比较,从而获得最佳主元个数;与单纯累积方差贡献率方法相比,提高了主元模型的精度,减少了以往方法中人为因素的影响;通过对卫星控制系统的故障检测,证实了该方法可大大提高故障检测准确率。     

基于KPCA和SVM的网络入侵检测

入侵检测系统是网络安全的重要组成部分。目前的入侵检测算法存在着先验知识少的情况下推广能力差的问题。本文提出了利用核主成分分析（KPCA）和支持向量机（SVM）相结合进行入侵检测的方法。与传统算法相比,本文的方法对网络异常连接有更高的检测率和更强的泛化能力。文章最后在KDDCUP数据集上进行的实验,证明了本文方法的适用性和高效性。     

基于特征分析的粒子群优化聚类算法

为提高粒子群优化聚类算法的性能,结合特征分析相关方法,提出一种新的串联聚类算法KPCA-PSO,阐述算法的基本原理和实施方案。在特征分析过程中,以一种简单有效的特征值选择方法避免手动选择特征值的繁琐过程。以人工数据和实际数据测试算法性能,实验结果表明该方法具有较好的聚类效果。     

基于特征优化与SVPSO的工控入侵检测

在工业控制系统(工控)与互联网技术深度融合的背景下,有效检测系统是否受到入侵威胁成为保障工控安全的关键.根据工控网络数据高维性和非线性的特点,应用Fisher分值和核主成分分析法对网络数据进行预处理,针对支持向量机参数寻优过程中标准粒子群优化算法易陷入局部最优的问题,提出基于自适应变异的粒子群优化算法SVPSO,进而构建系统入侵检测模型.在标准数据集上的仿真结果表明,与BP神经网络、K最近邻、随机森林和朴素贝叶斯算法相比,基于SVPSO算法构建的检测模型性能较优,检测精度达到98.75%,而误报率仅为1.22%.     

基于KECA-IGKDE的离心式冷水机组故障检测

针对制冷系统中变量之间存在高度非线性、过程数据具有非高斯的特点,提出了一种基于核熵成分分析(KECA)和改进灰狼算法优化的核密度估计(IGWO-KDE,IGKDE)故障检测方法。该方法首先采用KECA提取正常工况下历史数据的主元矩阵并求解正常数据的均值向量。将监测的过程数据经过KECA投影后与正常工况形成明显的角度结构,故提出Cauchy-Schwarz(CS)监测统计量。然后使用KDE确定统计监测控制限。为了克服经验选取KDE平滑因子的难度,采用IGWO进行快速精确地全局寻优。最后将所提出的算法应用于离心式冷水机组仿真,结果表明该方法具有更好的检测性能。     

基于核学习的入侵检测改进方法

针对入侵检测中部分攻击类型检测率低的问题,提出一种基于核学习的入侵检测改进方法。采用核主成分分析(KPCA)对入侵检测中的高维非线性结构数据集进行数据预处理,通过支持向量数据描述(SVDD)构造分类器,对预处理后的数据进行分类。实验结果表明,与已有方法相比,改进方法的检测精度较高、漏检率较低。     

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。     

入侵检测中的快速特征选择方法

进行入侵检测前必须分析输入数据的特征。使用粒子群优化算法对特征进行选择,消除冗余属性、降低问题规模、提高数据分类质量、加快数据处理速度。用二进制字符串序列表示粒子位置,阐述位置和速度的更新策略以及适应度函数的选择。在KDD CUP1999数据集上进行实验,结果表明与遗传进化算法相比,该方法可以更有效地精简特征,提高分类质量。     

一种融合KPCA和KDA的人脸识别新方法

核判别分析（KDA）和核主成分分析（KPCA）分别是线性判别分析（LDA）和主成分分析（PCA）在核空间中的非线性推广,提出了一种融合KDA和KPCA的特征提取方法并应用于人脸识别中,该方法综合利用KDA和KPCA 的优点来提高人脸识别的性能。此外,还提出了一种广义最近特征线(GNFL)方法来构造有效的分类器。实验结果证明：提出的方法获得了更好的识别结果。     

基于混合粒子滤波的温控传感器故障诊断方法

标准粒子滤波算法的精度不高、鲁棒性差,难以满足电厂温度传感器故障诊断的要求。针对该问题,提出一种新的适用于温度传感器故障检测的智能粒子滤波算法。该算法采用人工鱼群的全局收敛性找到满意的解域,利用粒子群算法引导粒子向高斯然区域移动,提高滤波精度。实验结果证明,该算法精度高、鲁棒性强,可以有效地应用于电厂温控系统故障的诊断。     

基于小波分析与KPCA的人脸识别方法

对于一种有效的人脸识别方法,特征选择是极为重要的问题。而小波多分辨率分析可以获得对人脸识别有用的低频特征,KPCA则可用于提取人脸非线性特征。为此,本文〖BP）〗提出结合小波变换及KPCA的特点获取人脸特征,设计线性SVM分类器进行分类识别。由于KPCA中核函数的参数选择以及训练样本与测试样本的划分对分类识别有一定的影响,为了获得最优的识别效果,在UMIST人脸数据库上进行相应的实验。结果表明本方法可以获得较好的分类识别率,是一种快速、有效的人脸识别方法。