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Decentralized Fault Diagnosis of Large-scale Processes Using Multiblock Kernel Principal Component Analysis 被引量：23
1
作者 ZHANG Ying-Wei ZHOU Hong QIN S. Joe 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第4期593-597,共5页
关键词 分散系统 MBKPCA SPF PCA
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基于多维时空的NPCA-PSR-IGM(1,1)组合模型的短时交通流预测 被引量：3
2
作者 殷礼胜 高贺 +2 位作者 魏帅康 孙双晨 何怡刚 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第4期1035-1041,共7页
针对城市短时交通流序列非线性和混沌性的特点,为提高短时交通流的预测精度,该文提出一种基于多维时空的非线性主成分分析(NPCA)和相空间重构(PSR)的改进灰色(IGM(1,1))组合预测模型。首先,使用数据相关性的非线性主成分分析算法对多维... 针对城市短时交通流序列非线性和混沌性的特点,为提高短时交通流的预测精度,该文提出一种基于多维时空的非线性主成分分析(NPCA)和相空间重构(PSR)的改进灰色(IGM(1,1))组合预测模型。首先,使用数据相关性的非线性主成分分析算法对多维交通流量序列进行时空降维,同时保留影响预测点的主要交通流量数据,从而提高建模的精确度;其次,利用多维时空交通流量序列相空间重构放大交通流量内部的细微特征,以使其内在规律得以充分展现,进一步提升预测精度;最后,结合背景值改进的灰色模型适应于线性、非线性以及所需数据少的特点,进行短时交通流预测。实验结果表明,NPCA-PSR-IGM(1,1)组合预测模型的平均相对误差相比NPCA-PSR-GM(1,1)组合预测模型减小3.12%,其标准偏差相对PCA-PSR-IGM(1,1)组合预测模型从15.7091下降到2.0589。同时与最新的预测模型相比,该组合预测模型也提高了预测精度,达到了较好的预测效果。 展开更多
关键词 短时交通流预测 多维时空 非线性主成分分析 相空间重构 改进灰色模型
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基于NPCA的后非线性盲源分离方法 被引量：1
3
作者 王荣杰 詹宜巨 周海峰 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第12期2666-2673,共8页
提出一种基于非线性主元分析和H∞滤波算法相结合的后非线性盲源分离方法,首先根据后非线性混叠的线性时变模型构造用于求解时变解混矩阵的非线性主元分析代价函数,然后利用H∞滤波算法优化其函数来恢复混合在非线性观测信号中的源信号... 提出一种基于非线性主元分析和H∞滤波算法相结合的后非线性盲源分离方法,首先根据后非线性混叠的线性时变模型构造用于求解时变解混矩阵的非线性主元分析代价函数,然后利用H∞滤波算法优化其函数来恢复混合在非线性观测信号中的源信号,该方法仅需要源信号统计独立特性的先验信息。仿真实验结果表明,该方法不仅能以比其他传统方法更好的估计性能分离服从超高斯和亚高斯不同分布的源信号,还能在线动态地实现信号的后非线性盲分离。 展开更多
关键词 后非线性盲源分离 非线性主元分析 H∞滤波 统计独立 超高斯分布
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基于核主成分分析法的船舶中央冷却器状态评估
4
作者 吴小豪 邹永久 刘军朴 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第9期65-71,共7页
为实现船舶系统及设备的实时状态评估,基于船舶实际运行故障数据不易获得、数据结构非线性、数据量巨大以及噪声多等特征,本文采用核主成分分析法,以船舶中央冷却器为例,选择高斯核函数及不同核参数,仅利用高维的正常运行数据,在特征空... 为实现船舶系统及设备的实时状态评估,基于船舶实际运行故障数据不易获得、数据结构非线性、数据量巨大以及噪声多等特征,本文采用核主成分分析法,以船舶中央冷却器为例,选择高斯核函数及不同核参数,仅利用高维的正常运行数据,在特征空间中建立相应的核主成分评估模型,并对异常运行数据进行评估分析。评估结果表明,在合适的核参数下,核主成分分析法无需深入分析中央冷却器的结构与原理,即可快速有效地区分其非线性结构的正常运行数据和异常运行数据,其准确率优于常规主成分分析法,且其倒V字型的评估输出特性辨识度高,对微小故障较为敏感,非常适合用于突发性故障的早期识别。对于船舶机械设备而言,具有重要的工程实际应用意义。 展开更多
关键词 状态评估 核主成分分析法 核函数 非线性结构 突发性故障
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基于PCA和非线性映射改进的MFCC特征提取方法 被引量：1
5
作者 符恬恬 郑斌琪 +1 位作者 李成娟 夏利杰 《电子测量技术》 北大核心 2025年第10期93-99,共7页
使用传统的梅尔倒谱系数(MFCC)作为特征进行野外目标识别时,由于MFCC对环境干扰较敏感,所以会导致识别率的下降。针对这个问题,提出了使用主成分分析法(PCA)代替MFCC提取过程中使用的离散余弦变换,并且使用非线性函数对梅尔滤波后所获... 使用传统的梅尔倒谱系数(MFCC)作为特征进行野外目标识别时,由于MFCC对环境干扰较敏感,所以会导致识别率的下降。针对这个问题,提出了使用主成分分析法(PCA)代替MFCC提取过程中使用的离散余弦变换,并且使用非线性函数对梅尔滤波后所获得的对数能量进行映射。改进后的MFCC更贴合实际数据、可以增强目标信号所在频段的权重、有着良好的可分性和鲁棒性。经过实验验证,使用PCA和非线性映射改进后的MFCC作为分类特征时,准确率为93.36%,优于传统的MFCC。 展开更多
关键词 目标识别 梅尔倒谱系数 主成分分析 非线性映射
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一种基于NPCA的自适应变步长盲源分离算法 被引量：8
6
作者 蒋照菁 辜方林 张杭 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第8期206-208,共3页
收敛速度和稳定误差是在线盲源分离算法的两个重要的性能指标。为了加快算法的收敛速度,提高算法的跟踪性能,提出一种基于NPCA的自适应变步长盲源分离算法。该算法的迭代步长随着输入信号和混合矩阵的变化而变化,因而具有更好的跟踪性... 收敛速度和稳定误差是在线盲源分离算法的两个重要的性能指标。为了加快算法的收敛速度,提高算法的跟踪性能,提出一种基于NPCA的自适应变步长盲源分离算法。该算法的迭代步长随着输入信号和混合矩阵的变化而变化,因而具有更好的跟踪性能。仿真结果表明,该算法提高了NPCA算法的收敛速度和跟踪性能。 展开更多
关键词 盲源分离 自适应变步长 非线性主成分分析
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基于NPCA-GA-BP神经网络的采场稳定性预测方法 被引量：7
7
作者 谢饶青 陈建宏 肖文丰 《黄金科学技术》 CSCD 2022年第2期272-281,共10页
为提高采场稳定性的预测精度,充分考虑采场稳定性高度非线性和受多因素影响的特点,提出了一种基于NPCA-GA-BP神经网络的采场稳定性预测方法。选择影响采场稳定性的10个指标,运用非线性主成分分析减少指标的维度,提取4个主成分综合指标... 为提高采场稳定性的预测精度,充分考虑采场稳定性高度非线性和受多因素影响的特点,提出了一种基于NPCA-GA-BP神经网络的采场稳定性预测方法。选择影响采场稳定性的10个指标,运用非线性主成分分析减少指标的维度,提取4个主成分综合指标代替原有的10个指标,简化了神经网络结构,提升了运算速度。利用GA的全局寻优特点优化BP神经网络的权值和阈值,进一步增加了神经网络预测精度。以某矿山实测数据为例,对该预测方法进行验证,对比结果显示:NPCA-GA-BP和GA-BP模型的平均相对误差比BP模型分别降低了10.5%和7.6%,表明通过遗传算法优化BP神经网络可显著提高预测精度;NPCA-GA-BP模型的平均相对误差比GA-BP模型降低了2.9%,表明通过非线性主成分分析减少了变量的维度,提高了预测准确率。研究表明:NPCA-GA-BP预测方法具有更高的采场稳定性预测精度,对实现智慧矿山有一定的指导意义。 展开更多
关键词 采场稳定性 预测精度 非线性主成分分析 遗传算法 BP神经网络 非线性相关
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Online Contribution Rate Based Fault Diagnosis for Nonlinear Industrial Pro cesses 被引量：12
8
作者 PENG Kai-Xiang ZHANG Kai LI Gang 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期423-430,共8页
在过去的十年，核主管部件分析(KPCA ) 在监视区域的数据驱动的过程相当流行地出现了。庞大的工作被做了显示出它的简洁，可行性，和有效性。然而，核诡计的介绍使直接为差错诊断采用传统的贡献阴谋不可能。在这份报纸，根据重游并且分... 在过去的十年，核主管部件分析(KPCA ) 在监视区域的数据驱动的过程相当流行地出现了。庞大的工作被做了显示出它的简洁，可行性，和有效性。然而，核诡计的介绍使直接为差错诊断采用传统的贡献阴谋不可能。在这份报纸，根据重游并且分析存在， KPCA 相关的诊断来临，新贡献率基于方法被建议它能清楚地解释有缺点的变量。而且，为联机非线性的诊断的一个计划被建立。最后，连续搅动的坦克反应堆(CSTR ) 上的案例研究基准被使用存取新方法论的有效性，在有传统的线性方法的比较也被包含的地方。 展开更多
关键词 故障诊断 非线性 搅拌釜式反应器 工业 费率 核主成分分析 KPCA 数据驱动
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考虑非线性环境温度影响的切换ICA损伤识别方法
9
作者 黄杰忠 祁辉 +1 位作者 李东升 吴鸣 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第24期125-134,161,共11页
在土木工程结构的长期健康监测过程中,变化环境对结构动力特性的影响甚至会掩盖损伤引起的动力特性变化,导致传统基于振动的损伤识别方法失效。独立成分分析(independent component analysis, ICA)方法可用于环境因素影响分离,但其有效... 在土木工程结构的长期健康监测过程中,变化环境对结构动力特性的影响甚至会掩盖损伤引起的动力特性变化,导致传统基于振动的损伤识别方法失效。独立成分分析(independent component analysis, ICA)方法可用于环境因素影响分离,但其有效性受限于数据间需满足较好的线性相关性。为此,该文将切换温度引入到ICA方法中,提出适用于非线性环境因素影响下的切换ICA损伤识别方法。该方法结合主成分分析(principal component analysis, PCA)和高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM)确定温度切换点,利用切换温度将非线性相关的频率数据分段线性化;然后,针对分段线性化后的频率数据,采用ICA方法计算数据的环境源和损伤源;最后,基于ICA损伤源,计算其SPE(squared prediction error)统计量作为损伤指标,通过X-bar控制图实现损伤预警。7自由度数值算例和Z24桥的监测数据验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 损伤识别 环境变化 独立成分分析(ICA) 主成分分析(PCA) 非线性相关
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基于双层自适应集成残差主成分分析的复杂非线性过程监测
10
作者 唐徐佳 卢伟鹏 颜学峰 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期88-96,共9页
多元统计监测方法常使用正常数据选取特征,而现实过程中,不同的故障将影响不同的特征,并且这些特征可能随着时间和控制系统的作用而变化。当故障发生并随时间变化时,要想获得更好的故障检测能力,就需要聚集有效的故障敏感特征。本文提... 多元统计监测方法常使用正常数据选取特征,而现实过程中,不同的故障将影响不同的特征,并且这些特征可能随着时间和控制系统的作用而变化。当故障发生并随时间变化时,要想获得更好的故障检测能力,就需要聚集有效的故障敏感特征。本文提出了一种双层自适应集成残差主成分分析(AERPCA)模型,其子模型包含不同的特征,并突出地呈现一个或多个相关故障。首先,根据正常数据计算主成分分析(PCA)特征,利用不同特征构建线性子模型和相应的残差空间。考虑到残差空间的非线性特性及有效特征更为分散,采用核PCA(KPCA)提取不同的特征并组成同一残差空间下不同KPCA子模型。然后,利用贝叶斯方法获取集成KPCA子模型,完成各残差空间的划分和集成。最后,在主空间中获得多个线性子模型以及在残差空间中获得多个集成的非线性子模型后,利用滑动窗口确定当前时刻监控效果最好的模型。采用田纳西-伊士曼过程验证了AERPCA的有效性。 展开更多
关键词 集成学习 自适应过程 核主成分分析 非线性过程监测 故障诊断
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多尺度PCA-HOG优化注意力机制的光学和SAR影像匹配
11
作者 曹海春 《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2024年第6期66-70,共5页
针对光学与SAR影像存在非线性辐射差异与强噪声干扰导致影像匹配精度低问题,文中提出PCA增强多尺度HOG特征与注意力机制结合的遥感影像匹配方法。为了克服影像间存在的非线性辐射差异影响,采用方向梯度直方图构建影像结构特征;同时为了... 针对光学与SAR影像存在非线性辐射差异与强噪声干扰导致影像匹配精度低问题,文中提出PCA增强多尺度HOG特征与注意力机制结合的遥感影像匹配方法。为了克服影像间存在的非线性辐射差异影响,采用方向梯度直方图构建影像结构特征;同时为了避免影像强噪声干扰,通过主成分分析算法对多尺度方向梯度直方图的局部梯度方向进行增强,保证噪声干扰下准确提取影像结构特征;对特征点的空间位置及上下文信息通过注意力机制图神经网络进行聚合,再求解聚合后特征向量的最优分配矩阵,并基于阈值确定匹配点。利用3组光学和SAR影像进行实验,结果表明,该方法获得正确匹配点数量最多、匹配正确率最高、匹配点均方根误差最小,匹配耗时降低。 展开更多
关键词 非线性辐射差异 相位一致性 主成分分析 方向梯度直方图 注意力机制
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基于小波变换的主元分析人脸图象识别 被引量：17
12
作者 高西奇 周洪祥 何振亚 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 1996年第2期137-141,共5页
基于小波变换的主元分析人脸图象识别高西奇，周洪祥，何振亚（东南大学无线电工程系，南京２１００１８）人脸图象识别是模式识别领域的一个重要研究课题［１，２］，但是由于人脸虽有固定结构而无固定形状的特殊性，人脸的自动识别非... 基于小波变换的主元分析人脸图象识别高西奇，周洪祥，何振亚（东南大学无线电工程系，南京２１００１８）人脸图象识别是模式识别领域的一个重要研究课题［１，２］，但是由于人脸虽有固定结构而无固定形状的特殊性，人脸的自动识别非常困难，特别是要求机器在学习之后能... 展开更多
关键词 小波变换 主元分析 人脸 图象识别 模拟识别
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基于非线性主成分分析的绿色超级稻品种综合评价 被引量：22
13
作者 纪龙 申红芳 +2 位作者 徐春春 陈中督 方福平 《作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第7期982-992,共11页
应用绿色超级稻被认为是推动水稻生产可持续发展的重要途径之一,已成为全球水稻育种的主要目标。目前关于绿色超级稻品种综合评价的研究鲜有报道。本文围绕“少打农药、少施化肥、节水抗旱、优质高产”的理念,从技术性、经济性、生态性... 应用绿色超级稻被认为是推动水稻生产可持续发展的重要途径之一,已成为全球水稻育种的主要目标。目前关于绿色超级稻品种综合评价的研究鲜有报道。本文围绕“少打农药、少施化肥、节水抗旱、优质高产”的理念,从技术性、经济性、生态性和社会性 4 个维度构建了绿色超级稻品种综合评价指标体系,为水稻及其他作物品种的综合评价、品种选育及推广应用提供了有益的研究思路。在此基础上引入一种非线性主成分分析法对数主成分分析,利用大田试验数据及不同评价方法的对比分析表明,对数主成分分析法符合绿色超级稻的育种理念,具有较强的合理性,可作为一种有效的水稻品种综合评价方法。 展开更多
关键词 绿色超级稻 综合评价 指标体系 非线性主成分分析
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一种基于SIFT的仿射不变特征提取新方法 被引量：11
14
作者 王鹏 王平 +2 位作者 沈振康 高颖慧 曲智国 《信号处理》 CSCD 北大核心 2011年第1期88-93,共6页
图像局部特征提取是图像理解及机器视觉领域一个非常关键的问题,其中SIFT特征因具有良好的显著性和鲁棒性而得到广泛应用。但是,SIFT采用DOG检测子,定位的特征区域为各向同尺度变化的圆形区域,故其只具有尺度不变性,并不具备仿射不变性... 图像局部特征提取是图像理解及机器视觉领域一个非常关键的问题,其中SIFT特征因具有良好的显著性和鲁棒性而得到广泛应用。但是,SIFT采用DOG检测子,定位的特征区域为各向同尺度变化的圆形区域,故其只具有尺度不变性,并不具备仿射不变性。此外,SIFT采用128维特征向量表示,当在图像特征点较多情况下进行匹配实验时,存在存储空间大、匹配耗时多等缺点。针对这两个问题,本文提出一种新的仿射不变特征提取方法,即HA-DR-SIFT(Hessian Affine-DimensionalityReduction-SIFT)。首先,用Hessian-Affine检测子代替DOG检测子,使提取的椭圆图像区域满足仿射不变性需求;其次,用PCA或NLPCA方法对128维特征向量进行降维处理,提高后续运算效率。实验表明,新方法不仅具有良好的仿射不变性,而且在匹配时间和存储空间上优于SIFT算子。 展开更多
关键词 仿射不变特征 Hessian仿射 主成分分析(PCA 非线性主成分分析(NLPCA 尺度不变特征变换(SIFT)
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一种适用于高维非线性特征数据的聚类算法及应用 被引量：12
15
作者 姜洪权 王岗 +3 位作者 高建民 高智勇 高瑞琪 郭旗 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第12期49-55,90,共8页
针对高维数据聚类分析中数据之间具有多种非线性特征关系,导致数据分布不均、传统相似性度量失效及结果类中心难以精准表征等问题,提出了一种基于核主元分析(KPCA)与密度聚类(DBSCAN)的高维非线性特征数据聚类分析技术。首先,为有效提... 针对高维数据聚类分析中数据之间具有多种非线性特征关系,导致数据分布不均、传统相似性度量失效及结果类中心难以精准表征等问题,提出了一种基于核主元分析(KPCA)与密度聚类(DBSCAN)的高维非线性特征数据聚类分析技术。首先,为有效提取高维数据的非线性特征,利用KPCA理论将原始数据映射到更高维数据空间,利用主元分析获得数据变化的方向集合,并进行降维分析;然后,通过重新定义数据样本在主元空间的相似性距离对传统DBSCAN聚类方法进行改进,并利用3δ统计理论对各簇中心的进行表征,从而实现高维数据的精确分类与类中心知识表达。以实际高血压患者群体聚类问题为例对方法进行了有效性验证,实验表明,所提方法可以有效获取原始数据的非线性特征,实现患者个体特征群体的有效划分及簇类中心知识的表达,解决传统DBSCAN聚类方法对高维数据不适用的问题。 展开更多
关键词 非线性 高维数据 核主元分析 密度聚类
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面向色彩再现的多光谱图像非线性降维方法 被引量：24
16
作者 王莹 王忠民 +1 位作者 王义峰 罗雪梅 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期1171-1178,共8页
针对多光谱图像数据维数高导致图像色彩再现过程中数据处理复杂度高的问题,提出一种多光谱图像非线性降维方法。首先根据人眼视觉系统特征,用CIE标准观察者色匹配函数对源光谱进行加权,对加权光谱采用主成分分析(PCA)方法降维来提高降... 针对多光谱图像数据维数高导致图像色彩再现过程中数据处理复杂度高的问题,提出一种多光谱图像非线性降维方法。首先根据人眼视觉系统特征,用CIE标准观察者色匹配函数对源光谱进行加权,对加权光谱采用主成分分析(PCA)方法降维来提高降维的色度精度及光照变换时的色差稳定性;然后针对因色匹配函数加权降维引起的光谱损失,采用PCA方法对损失的光谱进行降维,补偿因色度精度提升引起的光谱损失,有效提高降维的光谱精度。最后根据应用精度要求用前两步获得的主成分组合形成降维后数据。实验结果显示,提出方法的平均光谱精度为0.013 9,平均色度精度为0.705 8,色差稳定性为1.950 6,比现有的线性变换PCA法和LabPQR法分别提高了14%,15%;47%,68%和82%,表明新方法在光照变换色差稳定性、光谱精度及色度精度3方面均优于现有其他算法。 展开更多
关键词 光谱色彩学 光谱图像 非线性降维 主成分分析 多光谱图像 光谱反射比
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基于主元分析的SCR烟气脱硝系统入口NO_x生成量预测模型 被引量：14
17
作者 王林 侯玉婷 +2 位作者 薛建中 高林 高海东 《热力发电》 CAS 北大核心 2015年第8期84-89,共6页
针对选择性催化还原(SCR)烟气脱硝系统喷氨量控制的大迟延特性,使得难以实现其自动控制的问题,将机组主要运行参数与SCR烟气脱硝系统入口NOx生成量相关联,通过主元分析确定影响NOx生成的主导因素。基于主元分析结果,通过非线性拟合方法... 针对选择性催化还原(SCR)烟气脱硝系统喷氨量控制的大迟延特性,使得难以实现其自动控制的问题,将机组主要运行参数与SCR烟气脱硝系统入口NOx生成量相关联,通过主元分析确定影响NOx生成的主导因素。基于主元分析结果,通过非线性拟合方法建立了NOx生成量预测模型,并将NOx生成量模型预测值与实测值进行对比。结果表明:机组处于稳态过程时,模型预测值与实测值吻合较好;机组处于动态过程时,模型预测值与实测值之间具有一定的偏差,模型预测值变化较实测值提前约100s。因此,该预测模型可作为SCR烟气脱硝系统喷氨量控制前馈,从而克服系统的大迟延特性,同时可用于控制二次风挡板。 展开更多
关键词 烟气脱硝系统 SCR NOx生成量 预测模型 主元分析 非线性拟合
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基于核主元分析的非线性动态故障诊断 被引量：19
18
作者 黄宴委 彭铁根 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第9期2291-2294,共4页
核主元分析是一种非线性主元分析方法,充分利用核函数来解决非线性映射问题,在高维特征空间中确定主元,具有很好的非线性逼近能力。同时,利用非线性最小二乘法实现核主元分析的变量重构,来识别故障源。将核主元分析应用于连续搅拌釜式... 核主元分析是一种非线性主元分析方法,充分利用核函数来解决非线性映射问题,在高维特征空间中确定主元,具有很好的非线性逼近能力。同时,利用非线性最小二乘法实现核主元分析的变量重构,来识别故障源。将核主元分析应用于连续搅拌釜式反应器系统(CSTR)的故障诊断过程中,仿真结果表明该方法对于故障的检测和故障源的识别都优于线性主元分析法的诊断效果。 展开更多
关键词 核主元分析 主元分析 故障诊断 非线性动态系统
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顾北煤矿地下水化学特征的多元统计分析 被引量：9
19
作者 马雷 钱家忠 +1 位作者 赵卫东 周小平 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2013年第12期1495-1498,1503,共5页
为了研究矿井充水水源水质特征及其规律,为矿井水害防治提供指导,文章采用多元统计分析中的非线性主成分分析方法和聚类分析方法,对顾北煤矿各含水层水样Ca2+、Mg2+、Na++K+、HCO3-、Cl-、SO42-进行分析。采用非线性主成分分析法,较好... 为了研究矿井充水水源水质特征及其规律,为矿井水害防治提供指导,文章采用多元统计分析中的非线性主成分分析方法和聚类分析方法,对顾北煤矿各含水层水样Ca2+、Mg2+、Na++K+、HCO3-、Cl-、SO42-进行分析。采用非线性主成分分析法,较好地揭示了各含水层水样之间的关系,从而可推断含水层间的水力联系;得到水质指标之间关系,反映了其相互作用与变化规律;得到样本与水质指标之间的关系,从而可揭示各个含水层的水质特征。对样本和变量做了聚类分析,聚类分析结果与非线性主成分分析的结果总体一致。 展开更多
关键词 多元统计分析 非线性主成分分析 地下水化学特征 聚类分析 顾北煤矿
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基于优选样本的KPCA高光谱图像降维方法 被引量：14
20
作者 王瀛 郭雷 梁楠 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期847-851,共5页
降维是高光谱图像常用的预处理手段,而核主成份分析通过非线性映射能够挖掘数据的高阶统计特性,是目前较常使用的特征提取方法.本文提出了一种基于优选样本的核主成份分析高光谱图像降维方法,算法挑选参与核主成份分析运算的样本时兼顾... 降维是高光谱图像常用的预处理手段,而核主成份分析通过非线性映射能够挖掘数据的高阶统计特性,是目前较常使用的特征提取方法.本文提出了一种基于优选样本的核主成份分析高光谱图像降维方法,算法挑选参与核主成份分析运算的样本时兼顾整幅高光谱图像的统计特性,以与全图能量分布相近的最小样本集为最终选择样本.本算法由IDL7.0实现,并在实际高光谱图像Cuprite上进行实验.结果表明,在大幅缩短运算时间的同时,降维效果优于传统的核主成份分析方法. 展开更多
关键词 高光谱图像 核主成份分析 非线性映射 迹 降维
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