化工过程系统的状态空间分析 被引量：6

1

作者 钱宇 姚志湘 李秀喜 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第11期14-19,共6页

对过程测量因次和机理进行分析 ,提出了状态空间维数的判定准则 ,将独立成分分析方法用于过程状态空间分析和获取状态变量 ,探讨了确定状态空间的影响因素 .仿真案例中 ,依据准则判定了状态空间维数和对应的状态变量 ,准则判定结果和多... 对过程测量因次和机理进行分析 ,提出了状态空间维数的判定准则 ,将独立成分分析方法用于过程状态空间分析和获取状态变量 ,探讨了确定状态空间的影响因素 .仿真案例中 ,依据准则判定了状态空间维数和对应的状态变量 ,准则判定结果和多变量统计结果一致 ;采用独立成分分析 ,确定出状态独立分量 ,清晰、准确地对系统进行了描述 ,证实独立成分分析是一种有效的状态空间分析工具 . 展开更多

关键词 化工过程 状态空间 主成分分析 PCA 独立成分分析 ICA 量纲分析 维

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基于主成分分析的大型管道三维表面重建 被引量：12

2

作者 闫勇刚 邓小玲 +1 位作者 姚丽峰 明平美 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第11期2567-2573,共7页

针对大量的点云数据要求快速、方便且精度高的特点,在轮廓线拼接建模方法的基础上提出一种结合主成分分析的三维表面建模方法。由结构光扫描系统获得点云;通过热传导模型将点云进行片层分割并进行主成分分析,得到纬度圈,从而获得纬度圈... 针对大量的点云数据要求快速、方便且精度高的特点,在轮廓线拼接建模方法的基础上提出一种结合主成分分析的三维表面建模方法。由结构光扫描系统获得点云;通过热传导模型将点云进行片层分割并进行主成分分析,得到纬度圈,从而获得纬度圈上的所有对应点对;在相邻点对之间进行柱面插值连接,生成物体的四边形网格模型和三维表面模型。结果显示,被测管道重构表面平均误差为0.19 mm,小于采用基于轮廓线拼接方法得到模型的平均误差。结果表明,采用基于主成分分析的方法进行管道三维表面重构,其精度得到了有效地提高,满足工程测量的精度要求;同时也证明了该方法的正确性。该重构方法适用于表面是一阶连续性被测物体尺寸及变形的分析。 展开更多

关键词 结构光扫描 三维表面重建 主成分分析 点云测量 轮廓线拼接

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基于三维荧光特性的汽油聚类分析 被引量：7

3

作者 刘玉乐 杨仁杰 +1 位作者 鲍振博 杜艳红 《理化检验（化学分册）》 CAS CSCD 北大核心 2012年第1期4-7,共4页

应用三维荧光光谱法研究了90#、93#及97#3种汽油纯样品以及它们的相互掺杂样品的荧光特性。选取激发波长(λex)为330nm,发射波长(λem)在340～500nm间的荧光强度数据,用主成分聚类分析法作了研究。结果表明:所得的荧光数据分为三类,属90... 应用三维荧光光谱法研究了90#、93#及97#3种汽油纯样品以及它们的相互掺杂样品的荧光特性。选取激发波长(λex)为330nm,发射波长(λem)在340～500nm间的荧光强度数据,用主成分聚类分析法作了研究。结果表明:所得的荧光数据分为三类,属90#汽油样品的数据为一类,处于第Ⅰ象限中;属97#汽油样品为第二类,处于第Ⅲ象限;属93#汽油样品为第三类,处于第Ⅳ象限。在第Ⅰ及第Ⅳ象限中的荧光数据又分为二类,一类为纯品油样,另一类为混杂油样。因此,根据聚类分析结果可方便地对不同标号的汽油加以区别。而且根据纯品汽油样品与混杂油样品的试验点之间的距离可推测油样中混杂组分量的多少。 展开更多

关键词 主成分聚类分析法 三维荧光光谱法 汽油

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基于广义S变换与双向2DPCA的轴承故障诊断 被引量：13

4

作者 李巍华 林龙 单外平 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2015年第3期499-506,592,共8页

将轴承故障诊断问题转化为故障信号时频图像的识别问题,提出一种采用双向二维主成分分析(two-directional,two-dimensional,principal component analysis,简称TD-2DPCA)的时频图像矩阵特征提取方法。首先,利用广义S变换将轴承故障信号... 将轴承故障诊断问题转化为故障信号时频图像的识别问题,提出一种采用双向二维主成分分析(two-directional,two-dimensional,principal component analysis,简称TD-2DPCA)的时频图像矩阵特征提取方法。首先,利用广义S变换将轴承故障信号变换为时频域图像,采用一种双向压缩的二维PCA方法对图像信息进行特征提取;然后,进行了轴承故障试验,分别采集了轴承在正常、内圈故障及外圈故障状态下的振动信号,采用所述方法对轴承3种状态下的时频分布图像进行特征提取,并根据集成矩阵距离(assembled matrix distance,简称AMD)实现图像的分类识别。试验结果表明,结合广义S变换的双向2DPCA特征提取算法可有效提高计算效率,同时具有良好的诊断性能。 展开更多

关键词 广义S变换 二维主成分分析 图像识别 特征提取 故障诊断

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基于模糊隶属度的人脸识别应用 被引量：4

5

作者 龙际珍 陈沅涛 邓冬梅 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第7期2789-2792,共4页

针对人脸图像特征提取,应用主成分分析和二维主成分分析方法,提出用二维特征求解样本的隶属度,用主成分特征进行支持向量机分类的方法。该方法结合了二维主成分特征在选取少量分量时人脸重构图像稳定的优点和主成分特征重构图像局部特... 针对人脸图像特征提取,应用主成分分析和二维主成分分析方法,提出用二维特征求解样本的隶属度,用主成分特征进行支持向量机分类的方法。该方法结合了二维主成分特征在选取少量分量时人脸重构图像稳定的优点和主成分特征重构图像局部特征清晰的优点。为了与二维主成分特征分类结果进行比较,通过引入矩阵内积,给出了针对二维特征的三类核函数。实验表明利用两种特征进行分类的方法在人脸识别中具有较高的精度。 展开更多

关键词 模糊支持向量机 隶属度 主成分分析 二维主成分分析 人脸识别

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基于二维Fisher线性判别的掌纹识别方法 被引量：15

6

作者 郭金玉 苑玮琦 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第6期212-213,共2页

在Fisher线性判别(FLD)中,类内离散矩阵总是奇异的。为了解决矩阵的奇异性问题,应用一种新的二维Fisher线性判别(2DFLD)直接进行矩阵投影。对于PolyU掌纹图像库,分别用PCA,PCA+FLD和2DFLD提取特征掌纹子空间,将待识别图像投影到低维子... 在Fisher线性判别(FLD)中,类内离散矩阵总是奇异的。为了解决矩阵的奇异性问题,应用一种新的二维Fisher线性判别(2DFLD)直接进行矩阵投影。对于PolyU掌纹图像库,分别用PCA,PCA+FLD和2DFLD提取特征掌纹子空间,将待识别图像投影到低维子空间上,用余弦距离进行掌纹匹配。实验结果表明,与PCA相比,PCA+FLD的识别率最多提高1.18%。2DFLD识别率最高达到99.34%,比PCA+FLD提高7.61%,特征提取仅耗时0.047s。 展开更多

关键词 FISHER线性判别 主成分分析 二维FLD 掌纹识别

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基于局部主成分分析的协同过滤推荐模型 被引量：5

7

作者 郁雪 李敏强 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第14期37-39,共3页

根据传统协同过滤算法中用户数据的高维稀疏特点,提出一种基于局部主成分分析协同过滤推荐模型,采用基于语义分类和主成分分析的二阶段降维技术,分别对各类主题页面进行局部降维处理,以保留对某类主题真正感兴趣的用户群,加速最近邻的... 根据传统协同过滤算法中用户数据的高维稀疏特点,提出一种基于局部主成分分析协同过滤推荐模型,采用基于语义分类和主成分分析的二阶段降维技术,分别对各类主题页面进行局部降维处理,以保留对某类主题真正感兴趣的用户群,加速最近邻的搜索过程。通过对真实Web日志数据的测试,证明该模型具有较高的预测精度。 展开更多

关键词 推荐系统 协同过滤算法 维数约简 局部主成分分析

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一种基于2DPCA的煤岩识别新方法 被引量：2

8

作者 贾新泽 杨慧贞 +2 位作者 段晋有 田甜 程永强 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2011年第5期531-533,538,共4页

针对传统PCA方法用于煤岩识别常常面临图像维数高,直接计算数量大的问题,提出并实现了一种基于2DPCA的煤岩识别方法。这种识别方法是基于图像矩阵的主分量分析法,由于它的协方差矩阵可由原图像矩阵直接构建,因此2DPCA使用的协方差矩阵... 针对传统PCA方法用于煤岩识别常常面临图像维数高,直接计算数量大的问题,提出并实现了一种基于2DPCA的煤岩识别方法。这种识别方法是基于图像矩阵的主分量分析法,由于它的协方差矩阵可由原图像矩阵直接构建,因此2DPCA使用的协方差矩阵同传统PCA相比要小很多。实验结果表明,在训练样本数相同的情况下,2DPCA耗时仅占PCA总耗时的60%左右,并且随着训练样本的增多,2DPCA与PCA之间的耗时差会越来越大。识别率较PCA方法提高了近10%,图像SNR也由原来的4.53 dB提高到12.17 dB。2DPCA在速度方面表现优越,准确性方面也令人满意,有效的提高了煤岩识别的效率。 展开更多

关键词 煤岩识别 PCA 2DPCA

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张量主成分分析与高维信息压缩方法 被引量：4

9

作者 夏志明 赵文芝 徐宗本 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2017年第6期571-590,共20页

本文概述了信息压缩背景下的张量主成分分析的研究历史与发展现状,并展望了一些可能的研究领域.首先,我们回顾了张量以及张量分解的历史,在信息压缩背景下张量分解可以统一表达为一个普适的统计模型;其次,按经典主成分分析(PCA)、稳健... 本文概述了信息压缩背景下的张量主成分分析的研究历史与发展现状,并展望了一些可能的研究领域.首先,我们回顾了张量以及张量分解的历史,在信息压缩背景下张量分解可以统一表达为一个普适的统计模型;其次,按经典主成分分析(PCA)、稳健主成分分析以及稀疏主成分分析三大类,我们详述了每类在多样本和单样本情形下的统计理论和优化算法的进展,其中又由简单数据结构到复杂数据结构依次对向量数据、矩阵数据以及张量数据的PCA发展进行了概述. 展开更多

关键词 张量主成分分析 信息压缩 Tucker分解 稳健PCA 稀疏PCA

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小波重构与局部DCT的二维主元分析掌纹识别 被引量：3

10

作者 陈晓华 李春芝 蒋云良 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第6期1566-1571,共6页

为了解决掌纹特征提取过程中,手掌的非平面问题导致的伪主线噪音信息并简化运算,对重构的掌纹图像进行了局部离散余弦变换.解决了重构后图像噪音敏感性问题,有效地区分了掌纹主线、掌纹褶纹和乳突纹.由二维主元分析算法获得较稳健的识... 为了解决掌纹特征提取过程中,手掌的非平面问题导致的伪主线噪音信息并简化运算,对重构的掌纹图像进行了局部离散余弦变换.解决了重构后图像噪音敏感性问题,有效地区分了掌纹主线、掌纹褶纹和乳突纹.由二维主元分析算法获得较稳健的识别特征.通过香港理工大学公布的PolyU掌纹数据库的实验,同二维主元分析算法相比,小波重构与局部离散余弦变换的2DPCA掌纹识别算法正确识别率较高,识别效率较高. 展开更多

关键词 掌纹识别 提升小波重构 局部离散余弦变换 二维主元分析

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融合Gabor小波和贝叶斯的人脸识别算法 被引量：2

11

作者 牛丽平 郑延斌 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第18期185-187,197,共4页

由于Gabor小波和贝叶斯方法都可以通过不同的机制来减少类内差异,提出了融合Gabor和贝叶斯的人脸识别方法。该方法首先通过人脸图像特征点与Gabor滤波器的卷积来提取特征,借鉴"作差法"形成"类内差"和"类间差&q... 由于Gabor小波和贝叶斯方法都可以通过不同的机制来减少类内差异,提出了融合Gabor和贝叶斯的人脸识别方法。该方法首先通过人脸图像特征点与Gabor滤波器的卷积来提取特征,借鉴"作差法"形成"类内差"和"类间差"空间,并用2DPCA对差异空间进行降维,最后用贝叶斯方法进行分类。通过在AR和FERET人脸库上的实验表明,与传统的方法相比较,该方法降低了运算量,提高了识别率,对具有表情及光照变化的人脸具有较高的识别率。 展开更多

关键词 人脸识别 GABOR变换 二维主元分析(2DPCA) 贝叶斯方法

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基于核函数分类的多维时序特征选择方法应用 被引量：1

12

作者 周小程 马向玲 +1 位作者 范洪达 庞文强 《电光与控制》 北大核心 2010年第7期74-77,F0003,共5页

研究了多维时序的特征选择问题在目标距离像识别中的应用,提出了一种基于核函数分类算法的主分量分析方法。讨论了主分量分析的原理,提出了一种基于核函数的分类算法用于多维时序的特征选择,最后利用该方法对目标距离像多维时序进行了... 研究了多维时序的特征选择问题在目标距离像识别中的应用,提出了一种基于核函数分类算法的主分量分析方法。讨论了主分量分析的原理,提出了一种基于核函数的分类算法用于多维时序的特征选择,最后利用该方法对目标距离像多维时序进行了仿真实验,实验结果表明了所应用方法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 目标识别 目标距离像 多维时序 主分量分析 核函数分类

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改进的LTP与2DPCA结合的掌纹识别 被引量：1

13

作者 彭晏飞 王斐 林森 《激光杂志》 北大核心 2016年第1期82-86,共5页

本文以将掌纹作为研究的对象,提出了改进的局部三值模式(Local Ternary Pattern,LTP)与二维主分量分析(Modular 2 Dimensional Principle Component Analysis,2DPCA)相结合的掌纹识别方法。该方法先对原始的掌纹图像利用改进的局部三值... 本文以将掌纹作为研究的对象,提出了改进的局部三值模式(Local Ternary Pattern,LTP)与二维主分量分析(Modular 2 Dimensional Principle Component Analysis,2DPCA)相结合的掌纹识别方法。该方法先对原始的掌纹图像利用改进的局部三值模式方法提取特征,然后利用二维主分量分析的方法对提取的特征进行降维,同时消除特征之间的冗余性,最后用欧氏距离判别法进行掌纹的识别。在Poly U标准数据库中进行实验,结果显示,在相同的训练样本下,改进的LTP与2DPCA结合的方法相比于LTP方法,大大降低了特征维数且具有更高的正确识别率。从而证明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 掌纹识别 局部二值模式 二维主分量 欧氏距离 非接触

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基于混合概率PCA模型高光谱图像本征维数确定 被引量：4

14

作者 普鑫 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第9期204-206,共3页

如何有效实现降维是现代成像光谱仪辨识地物类别的一个难点所在。该文在已知高光谱图像地物类别数的情况下,提出了一种采用混合最小描述长度(MMDL)模型选择准则确定高光谱图像本征维数的方法。该方法在期望最大化算法框架下同时实现混合... 如何有效实现降维是现代成像光谱仪辨识地物类别的一个难点所在。该文在已知高光谱图像地物类别数的情况下,提出了一种采用混合最小描述长度(MMDL)模型选择准则确定高光谱图像本征维数的方法。该方法在期望最大化算法框架下同时实现混合PPCA降维和聚类,并根据MMDL准则确定数据降维维数,可以得到数据在概率意义下的精确的降维表征。仿真数据和真实数据进行的比较实验表明,该方法能精确地选择数据的本征维数。 展开更多

关键词 降维 本征维数 混合概率主成分分析 混合最小描述长度准则 期望最大化算法

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基于双向二维主成分分析的运动目标跟踪

15

作者 戚培庆 张超 +1 位作者 吕钊 吴小培 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第22期155-159,共5页

为克服二维主成分分析(2DPCA)跟踪效率低的缺点,提出一种基于双向二维主成分分析(Bi-2DPCA)的运动目标跟踪算法。采用双向二维主成分分析作为目标表示的方法建立目标图像子空间,同时在图像均值与协方差矩阵的更新中引入基于目标图像匹... 为克服二维主成分分析(2DPCA)跟踪效率低的缺点,提出一种基于双向二维主成分分析(Bi-2DPCA)的运动目标跟踪算法。采用双向二维主成分分析作为目标表示的方法建立目标图像子空间,同时在图像均值与协方差矩阵的更新中引入基于目标图像匹配程度的自适应增量因子的增量学习的方法进一步提高算法效率。在多个包含动态背景的图像序列上的对比实验结果表明算法能在目标处于部分遮挡的情况下准确跟踪目标,同时算法在效率上高于基于二维主成分分析的目标跟踪算法。 展开更多

关键词 二维主成分分析 双向二维主成分分析 目标跟踪 增量学习

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基于小波变换的融合两种2DPCA的人像认证算法

16

作者 栾方军 郭红梅 +1 位作者 蔺蘭 王永会 《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2010年第5期1001-1005,共5页

目的为了解决单一2DPCA方法在人像识别中的局限性问题,提出一种在小波变换降维的基础上融合两种2DPCA的人像认证算法.方法采用2维小波变换对人像进行分解,抽取低频信息构成新的特征描述,再分别使用基于总协方差矩阵和类间散布矩阵的2DPC... 目的为了解决单一2DPCA方法在人像识别中的局限性问题,提出一种在小波变换降维的基础上融合两种2DPCA的人像认证算法.方法采用2维小波变换对人像进行分解,抽取低频信息构成新的特征描述,再分别使用基于总协方差矩阵和类间散布矩阵的2DPCA方法进行初次判决,最后融合2组判决结果得出最终判决,实现基于人像的身份认证.结果在ORL数据库上进行实验,小样本和全部样本情况下最高识别率分别达到99.92%和94.25%,表明了算法的有效性.结论算法优于二维主成分分析方法、单一的基于小波变换的二维主成分分析方法及二维独立元方法,且对表情、姿态及光照变化有一定稳定性. 展开更多

关键词 生物特征认证 人像认证 小波变换 2DPCA

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基于流形学习的地震属性特征提取方法及应用

17

作者 刘杏芳 郑晓东 +2 位作者 徐光成 李劲松 王玲 《岩性油气藏》 CSCD 2010年第F07期144-146,158,共4页

地震属性与地质特征的关系通常是非线性的．传统的基于线性变换的地震属性降维优化方法不能充分反映这种非线性关系，降低了储层预测的精度。流形学习通过保持数据局部结构的方式将高维数据投影到低维空间，挖掘和发现隐藏在数据中的内... 地震属性与地质特征的关系通常是非线性的．传统的基于线性变换的地震属性降维优化方法不能充分反映这种非线性关系，降低了储层预测的精度。流形学习通过保持数据局部结构的方式将高维数据投影到低维空间，挖掘和发现隐藏在数据中的内在特征与规律性，是地震属性优化研究的新领域。文中提出了基于流形学习的地震属性特征提取方法，把基于线性降维的主成分法（PCA）和基于非线性降维的局部线性嵌入法（LLE）提取地震属性特征的方法进行了对比。理论模型分析和实际应用均表明：在处理非线性问题上．流形学习具有更好的聚类分析能力和特征提取性能．LLE提取的地震属性比PCA提取的属性更加准确地刻画了有利储层的展布特征，说明流形学习在地震属性优化方面具有较好的应用前景。 展开更多

关键词 属性优化 降维映射 局部线性嵌入方(LLE) 流形学习 主成分分析(PCA)

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一种基于完全2DPCA的二次特征选择方法

18

作者 武妍 夏莹 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第3期223-224,227,共3页

提出一种基于完全二维主元分析(2DPCA)的二次特征选择方法用于人脸识别。该方法针对PCA及其改进方法的不足,结合完全2DPCA方法,用免疫算法和基于最近邻分类器的5阶交叉验证方法完成对人脸特征二次选择。基于ORL人脸数据库和Yale人脸数... 提出一种基于完全二维主元分析(2DPCA)的二次特征选择方法用于人脸识别。该方法针对PCA及其改进方法的不足,结合完全2DPCA方法,用免疫算法和基于最近邻分类器的5阶交叉验证方法完成对人脸特征二次选择。基于ORL人脸数据库和Yale人脸数据库的实验结果表明,该方法识别效果较好。 展开更多

关键词 人脸识别 完全二维主元分析 免疫算法 最近邻分类器

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复杂背景中的人脸识别技术研究 被引量：11

19

作者 王金云 周晖杰 纪政 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第8期196-199,203,共5页

针对复杂背景下的人脸图像,提出一种快速人脸检测识别方法。包括基于肤色模型和OpenCV的综合方法进行人脸检测定位,并对图像重新保存、预处理,用以克服光照因素的干扰,剔除复杂背景对人脸识别不利因素的影响。采用二维主成分分析算法,... 针对复杂背景下的人脸图像,提出一种快速人脸检测识别方法。包括基于肤色模型和OpenCV的综合方法进行人脸检测定位,并对图像重新保存、预处理,用以克服光照因素的干扰,剔除复杂背景对人脸识别不利因素的影响。采用二维主成分分析算法,对同一个人多幅不同表情的人脸图像进行采集和特征提取并归类。对ORL人脸库及实际外场背景下的人脸图像进行测试,结果表明,该方法可有效解决复杂背景下的人脸识别问题,具有快速、高效的实用性,正确识别率可达90%以上。 展开更多

关键词 复杂背景 OpenCV方法 肤色模型 二维主成分分析 人脸识别技术

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鲁棒自适应概率加权主成分分析 被引量：6

20

作者 高云龙 罗斯哲 +2 位作者 潘金艳 陈柏华 张逸松 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期825-838,共14页

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... 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. 展开更多

关键词 主成分分析 加权主成分分析 维数约简 鲁棒性

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