量子核判别分析算法

1

作者 康榕乘 余凯 +2 位作者 张新 林崧 郭躬德 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2025年第1期61-66,共6页

核判别分析法通过核函数扩展了线性判别分析对非线性数据的处理能力,成为模式识别领域中一个重要的分支。然而,随着数据的指数增长,经典核判别分析算法在提取特征时会消耗大量计算资源。针对这一问题,利用量子叠加性和并行性提出了一种... 核判别分析法通过核函数扩展了线性判别分析对非线性数据的处理能力,成为模式识别领域中一个重要的分支。然而,随着数据的指数增长,经典核判别分析算法在提取特征时会消耗大量计算资源。针对这一问题,利用量子叠加性和并行性提出了一种量子核判别分析算法。首先,借助量子随机存储器技术与控制旋转操作构造需要的类间矩阵和类内矩阵所对应的密度算子;然后,融入线性方程的求解思路并行获取特征态。理论分析表明,所提算法与经典算法相比具有指数级加速。 展开更多

关键词 量子机器学习 非线性判别分析 核函数 特征提取 量子厄米特链积 相位估计

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一种基于核的快速非线性鉴别分析方法 被引量：9

2

作者 徐勇 杨静宇 +1 位作者 金忠 娄震 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2005年第3期367-374,共8页

基于"核技巧"提出的新的非线性鉴别分析方法在最小二乘意义上与基于核的Fisher鉴别分析方法等效,相应鉴别方向通过一个线性方程组得出,计算代价较小,相应分类实现极其简便.该方法的最大优点是,对训练数据进行筛选,可使构造鉴... 基于"核技巧"提出的新的非线性鉴别分析方法在最小二乘意义上与基于核的Fisher鉴别分析方法等效,相应鉴别方向通过一个线性方程组得出,计算代价较小,相应分类实现极其简便.该方法的最大优点是,对训练数据进行筛选,可使构造鉴别矢量的"显著"训练模式数大大低于总训练模式数,从而使得测试集的分类非常高效;同时,设计出专门的优化算法以加速"显著"训练模式的选取.实验表明,这种非线性方法不仅具有明显的效率上的优势,且具有不低于基于核的Fisher鉴别分析方法的性能. 展开更多

关键词 基于核的Fisher鉴别分析 基于核的快速非线性鉴别分析 最小二乘解 特征抽取

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基于核Fisher判别分析方法的非线性统计过程监控与故障诊断 被引量：17

3

作者 赵旭 阎威武 邵惠鹤 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期951-956,共6页

化工过程中大量的生产数据反应了生产过程的内在变化和系统的运行状况,基于数据驱动的统计方法可以有效地对生产过程进行监控。对于复杂的化工和生化过程,其过程变量之间的相关关系往往具有很强的非线性特性,传统的线性统计过程监控方... 化工过程中大量的生产数据反应了生产过程的内在变化和系统的运行状况,基于数据驱动的统计方法可以有效地对生产过程进行监控。对于复杂的化工和生化过程,其过程变量之间的相关关系往往具有很强的非线性特性,传统的线性统计过程监控方法显得无能为力。本文提出了基于核Fisher判别分析的非线性统计过程监控方法,首先利用非线性核函数将数据从原始空间映射到高维空间,在高维空间中利用线性的Fisher判别分析方法提取数据最优的Fisher特征矢量和判别矢量来实现过程监控与故障诊断,能有效地捕获过程变量之间的非线性关系,通过对流化催化裂化(FCCU)过程的仿真表明该方法的有效性。 展开更多

关键词 核FISHER判别分析 非线性 统计过程监控 故障诊断

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基于模糊积分的Fisher判别分析 被引量：5

4

作者 纪爱兵 邱红洁 哈明虎 《高校应用数学学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2009年第3期348-352,共5页

文中引进一种新的非线性判别分析—基于Choquet模糊积分的Fisher判别分析,该基于Choquet模糊积分的Fisher判别分析方法可充分考虑到输入的各指标之间的交互作用,当模糊测度μ具有可加性时,基于Choquet模糊积分的Fisher判别分析方法就是... 文中引进一种新的非线性判别分析—基于Choquet模糊积分的Fisher判别分析,该基于Choquet模糊积分的Fisher判别分析方法可充分考虑到输入的各指标之间的交互作用,当模糊测度μ具有可加性时,基于Choquet模糊积分的Fisher判别分析方法就是经典的Fisher判别分析.最后将此方法应用于心肌梗死的鉴别诊断. 展开更多

关键词 λ-模糊测度 CHOQUET模糊积分 FISHER判别分析 非线性判别分析

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基于核函数的雷达一维距离像目标识别 被引量：10

5

作者 孟继成 杨万麟 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第3期462-466,共5页

该文分析了基于核函数的三大模式识别方法(支持向量机、非线性主分量分析、非线性判别分析)的分类机理,并将其应用于雷达一维距离像目标识别中。用3种飞机实测雷达距离像数据样小进行识别研究,结果表明对于雷达目标距离像识别,支持向量... 该文分析了基于核函数的三大模式识别方法(支持向量机、非线性主分量分析、非线性判别分析)的分类机理,并将其应用于雷达一维距离像目标识别中。用3种飞机实测雷达距离像数据样小进行识别研究,结果表明对于雷达目标距离像识别,支持向量机方法较其它两种方法更为有效,并对实验结果给出了合理的解释。 展开更多

关键词 雷达目标识别 基于核函数的方法 支持向量机 非线性主分量分析 非线性判别分析

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核不相关最优辨别矢量集与飞机目标识别 被引量：3

6

作者 刘华林 杨万麟 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2008年第5期8-11,共4页

线性不相关辨别分析具有提取目标统计不相关辨别特征的优点,但受限于其线性本质,使它无法获取目标的非线性特征。针对此问题,本文结合核机器学习理论提出了核非线性不相关辨别分析算法。首先引入一非线性映射,将原始输入空间映射到一个... 线性不相关辨别分析具有提取目标统计不相关辨别特征的优点,但受限于其线性本质,使它无法获取目标的非线性特征。针对此问题,本文结合核机器学习理论提出了核非线性不相关辨别分析算法。首先引入一非线性映射,将原始输入空间映射到一个具有线性特性的高维特征空间,然后利用瞬时对角化协方差矩阵的方法提取核不相关最优辨别矢量集。对三类不同飞机实测回波数据的仿真结果表明了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 飞机目标识别 线性不相关辨别分析 核非线性不相关辨别分析 特征提取

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基于高维映射Fisher判别分析的图像分割 被引量：1

7

作者 谢明霞 郭建忠 陈科 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第2期194-196,200,共4页

为提高Fisher判别分析的质量,对图像中各像素本身的灰度值及其邻域平均灰度值特征进行两步聚类分析,根据聚类结果选取Fisher判别分析所需的训练样本,同时为了尽可能降低判别分析过程中有用信息的损失,将所得到的原训练样本集进行非线性... 为提高Fisher判别分析的质量,对图像中各像素本身的灰度值及其邻域平均灰度值特征进行两步聚类分析,根据聚类结果选取Fisher判别分析所需的训练样本,同时为了尽可能降低判别分析过程中有用信息的损失,将所得到的原训练样本集进行非线性变换,使其映射到高维空间中,利用映射后的训练样本求得Fisher判别规则。实验结果表明,与基于原训练样本的Fisher判别分析和基于寻找更多样本特征的Fisher判别分析方法生成结果相比,该方法能够获得更好的图像分割精度。 展开更多

关键词 FISHER判别分析 图像分割 非线性变换 两步聚类

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一种非参数核函数鉴别分析法及其在人脸识别中的应用 被引量：1

8

作者 薛寺中 戴飞 陈秀宏 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第B06期507-509,518,共4页

核判别分析(KDA)算法仅考虑c-1个判别特征,且计算类间离散度矩阵时需使用所有的训练样本,而一些有利于分类的边界结构未能被提取。为此,提出了一种非参数非线性(核)鉴别分析方法,其在计算特征空间中的类间散布矩阵时引入一个权值函数,... 核判别分析(KDA)算法仅考虑c-1个判别特征,且计算类间离散度矩阵时需使用所有的训练样本,而一些有利于分类的边界结构未能被提取。为此,提出了一种非参数非线性(核)鉴别分析方法,其在计算特征空间中的类间散布矩阵时引入一个权值函数,从而能提取有利于分类的边界结构。仿真试验表明,新方法在识别性能上优于已有的一些方法,且避免了使用繁琐的矩阵奇异值分解理论,有一定的实用价值。 展开更多

关键词 核判别分析 非参数非线性 人脸识别 特征提取

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核参数判别选择方法在核主元分析中的应用 被引量：1

9

作者 张成 李娜 +1 位作者 李元 逄玉俊 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第10期2895-2898,共4页

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... 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。 展开更多

关键词 核参数判别分析 类标签 非线性降维 核窗宽参数 核主元分析

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最优的核判别分析用于雷达目标识别 被引量：1

10

作者 于雪莲 刘本永 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期883-885,937,共4页

特征提取是雷达目标识别研究中的重要问题,有效、稳健的特征是提高识别率的关键。核判别分析(KDA)是一种抽取非线性特征的有效方法,但它会因为奇异性问题而难以求解。基于子空间投影的思想,给出一种最优的核判别分析(OKDA)方法,用于对... 特征提取是雷达目标识别研究中的重要问题,有效、稳健的特征是提高识别率的关键。核判别分析(KDA)是一种抽取非线性特征的有效方法,但它会因为奇异性问题而难以求解。基于子空间投影的思想,给出一种最优的核判别分析(OKDA)方法,用于对雷达目标的距离像进行特征提取,然后采用基于核的非线性分类器对所提取的特征进行分类,实现对雷达目标的识别。分别对仿真和实测距离像进行实验,结果表明该方法具有较好的识别效果。 展开更多

关键词 特征提取 核非线性分类器 核判别分析 雷达目标识别

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分形—判别非线性数学模型及勘探线剖面致矿地质异常分析 被引量：1

11

作者 金友渔 赵鹏大 《地质科技情报》 CAS CSCD 北大核心 2000年第2期99-102,共4页

判别分析模型是多变量线性统计模型 ,但自然界更多现象是非线性的。通过将非线性科学中分形几何学与传统的判别分析模型相结合导出分形—判别非线性数学模型 ,并应用于某铜金矿床勘探线剖面的致矿地质异常分析中 ,与传统的判别分析方法... 判别分析模型是多变量线性统计模型 ,但自然界更多现象是非线性的。通过将非线性科学中分形几何学与传统的判别分析模型相结合导出分形—判别非线性数学模型 ,并应用于某铜金矿床勘探线剖面的致矿地质异常分析中 ,与传统的判别分析方法相比 ,明显地提高了判对率。 展开更多

关键词 分形几何 非线性数学模型 金矿床 铜矿床

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基于谱回归核判别分析的候机楼室内快速定位算法 被引量：2

12

作者 丁建立 穆涛 王怀超 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第1期256-261,共6页

针对机场候机楼客流量大、室内环境复杂多变的特点,提出了一种基于谱回归核判别分析(SRKDA)的室内定位算法。在离线阶段,采集已知位置的接收信号强度(RSS)数据,使用SRKDA算法提取原始位置指纹(OLF)的非线性特征生成新的特征指纹库;在线... 针对机场候机楼客流量大、室内环境复杂多变的特点,提出了一种基于谱回归核判别分析(SRKDA)的室内定位算法。在离线阶段,采集已知位置的接收信号强度(RSS)数据,使用SRKDA算法提取原始位置指纹(OLF)的非线性特征生成新的特征指纹库;在线阶段,先使用SRKDA对待定位点的RSS数据进行处理,进而使用加权K最近邻(WKNN)算法进行位置估计。定位仿真实验中,在两个不同的定位场景中,所提算法在1. 5 m定位精度下的误差累积分布函数(CDF)和定位准确率分别达到91. 2%和88. 25%,相对于核主成分分析法(KPCA)+WKNN模型分别提高了16. 7个百分点和18. 64个百分点,相对于KDA+WKNN模型分别提高了3. 5个百分点和9. 07个百分点;在大量离线样本(大于1 100条)的情况下,该算法数据处理时间远小于KPCA和KDA。实验结果表明,所提算法能够提高室内定位精度,同时节省了数据处理时间,提高了定位效率。 展开更多

关键词 谱回归核判别分析 室内定位算法 接收信号强度 位置指纹 非线性特征提取

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基于核方法的雷达目标一维距离像识别

13

作者 于雪莲 汪学刚 刘本永 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2007年第11期1927-1931,共5页

由于雷达目标及其所处环境的复杂性,导致不同目标之间的关系往往是非线性的.研究基于核的非线性方法,并将其应用于雷达目标一维距离像识别.核Fisher判别分析(KFDA)是一种抽取非线性特征的最有效方法之一,但它往往会面临小样本问题.针对... 由于雷达目标及其所处环境的复杂性,导致不同目标之间的关系往往是非线性的.研究基于核的非线性方法,并将其应用于雷达目标一维距离像识别.核Fisher判别分析(KFDA)是一种抽取非线性特征的最有效方法之一,但它往往会面临小样本问题.针对此问题,给出一种null-KFDA方法,对距离像进行特征提取.然后,采用一种新的核非线性分类器——KNR(kernel-based nonlinear representor),对所提取的特征进行分类.对3种飞机的实测距离像进行实验,结果验证了null-KFDA的有效性.此外,与非线性支持向量机(SVM)和径向基函数神经网络(RBFNN)相比,KNR分类器具有更优的识别性能. 展开更多

关键词 雷达目标识别 核方法 核FISHER判别分析 小样本问题 核非线性分类器 KNR

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基于一种改进的类内散布矩阵的核鉴别分析法

14

作者 薛寺中 陈秀宏 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第2期181-183,共3页

基于核的非线性判别方法及算法的研究近年来得到广泛的研究。在这些方法中,一个主要的缺点是对L类判别问题,判别向量最多只有L-1个。定义一种改进的核类间散布矩阵,并对两类问题给出改进的核鉴别分析法,该方法克服了以上缺陷。试验结果... 基于核的非线性判别方法及算法的研究近年来得到广泛的研究。在这些方法中,一个主要的缺点是对L类判别问题,判别向量最多只有L-1个。定义一种改进的核类间散布矩阵,并对两类问题给出改进的核鉴别分析法,该方法克服了以上缺陷。试验结果表明所提出的方法与其他方法相比具有很好的识别性能。 展开更多

关键词 核鉴别分析 非线性特征抽取 新的核类间散布矩阵 最小距离分类器

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核Direct LDA子空间高光谱影像地物分类

15

作者 刘敬 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第6期274-277,共4页

为降低高光谱影像的数据维数,提高地物分类识别效率,提出了一种地物分类方法——核直接线性判别分析(Kernel Direct Linear Discriminant Analysis,KDLDA)子空间法;并推导出类先验概率的一般形式下KDLDA的解。KDLDA子空间法先采用KDLDA... 为降低高光谱影像的数据维数,提高地物分类识别效率,提出了一种地物分类方法——核直接线性判别分析(Kernel Direct Linear Discriminant Analysis,KDLDA)子空间法;并推导出类先验概率的一般形式下KDLDA的解。KDLDA子空间法先采用KDLDA提取遥感影像的非线性可分特征,然后在KDLDA子空间采用最小距离分类器进行分类识别。机载可见光/红外成像光谱仪(Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer,AVIRIS)的高光谱影像识别结果表明,相比原空间法、LDA子空间法、直接线性判别分析(Direct Linear Discriminant Analysis,DLDA)子空间法、核线性判别分析(Kernel Linear Discriminant Analysis,KLDA)子空间法,KDLDA子空间法可显著提高识别效率。 展开更多

关键词 地物分类 非线性可分性特征 核直接线性判别分析 高光谱影像

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一种非线性降维改进算法在图像处理中的应用

16

作者 李德启 刘传领 《陕西科技大学学报（自然科学版）》 2011年第1期132-137,共6页

对高维非线性结构的图像进行降维是提高识别率的关键环节,而一些传统的算法在对图像进行降维处理过程中虽然取得了一定的成效,但也暴露了它们各自的缺陷.为了达到对高维非线性图像识别的理想效果,在对传统的降维算法分析并对其优势进行... 对高维非线性结构的图像进行降维是提高识别率的关键环节,而一些传统的算法在对图像进行降维处理过程中虽然取得了一定的成效,但也暴露了它们各自的缺陷.为了达到对高维非线性图像识别的理想效果,在对传统的降维算法分析并对其优势进行提炼的基础上,提出了一种改进的非线性降维算法,解决了传统算法的缺陷,并分别在ORL和CMU PIE数据库图像上进行了仿真实验,从而验证了该算法对高维非线性图像在模式识别上的可行性. 展开更多

关键词 线性判别式分析 非线性降维 识别率

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基于多特征组合的交通标识识别 被引量：5

17

作者 齐朗晔 张重阳 何成东 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2015年第4期776-782,共7页

在分块核函数的基础上提出了基于多个图像特征进行组合决策的识别方法。该算法先对交通标识图像提取两个不同的特征,即HOG特征和基于子模式组合的分块核函数特征,然后针对不同特征构造相应的分类器,最后对这几个分类器的输出采用投票机... 在分块核函数的基础上提出了基于多个图像特征进行组合决策的识别方法。该算法先对交通标识图像提取两个不同的特征,即HOG特征和基于子模式组合的分块核函数特征,然后针对不同特征构造相应的分类器,最后对这几个分类器的输出采用投票机制进行决策融合。在德国交通标识数据库上的实验结果表明,该方法相比单特征识别具有更高的识别准确率。 展开更多

关键词 核Fisher非线性鉴别分析 特征组合 分块核方法 交通标识识别

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基于KSFDA-SVDD的非线性过程故障检测方法 被引量：9

18

作者 张汉元 田学民 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期827-832,共6页

慢特征分析(SFA)是一种无监督的线性学习算法,没有考虑过程数据的类别信息和非线性特征。针对此问题,提出一种基于核慢特征判别分析(KSFDA)和支持向量数据描述(SVDD)的非线性过程故障检测方法KSFDA-SVDD。该方法首先利用核技巧将数据从... 慢特征分析(SFA)是一种无监督的线性学习算法,没有考虑过程数据的类别信息和非线性特征。针对此问题,提出一种基于核慢特征判别分析(KSFDA)和支持向量数据描述(SVDD)的非线性过程故障检测方法KSFDA-SVDD。该方法首先利用核技巧将数据从原始空间映射到高维空间,然后通过最大化正常工况数据和故障模式数据之间伪时间序列的时间变化同时最小化正常工况数据内部伪时间序列的时间变化计算判别矩阵,最后利用SVDD描述采用判别矩阵降维后的正常工况数据的分布域,构建监控统计量检测过程故障。在连续搅拌反应器(CSTR)过程上的仿真结果表明所提出方法的故障检测性能优于传统的KPCA方法。 展开更多

关键词 慢特征分析 判别分析 支持向量数据描述 非线性过程 故障检测

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基于核的大间距分类器 被引量：1

19

作者 张伟伟 陈秀宏 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第19期4475-4478,共4页

提出了一种新的非线性鉴别分析算法-基于核的大间距分类器,该算法的主要思想是将原始样本映射到更高维的空间中,利用核技术对传统的大间距分类算法进行改进,在新的高维空间中利用再生核技术寻找核鉴别矢量,使得在这个新的空间中核类内... 提出了一种新的非线性鉴别分析算法-基于核的大间距分类器,该算法的主要思想是将原始样本映射到更高维的空间中,利用核技术对传统的大间距分类算法进行改进,在新的高维空间中利用再生核技术寻找核鉴别矢量,使得在这个新的空间中核类内散度尽可能的小。在ORL人脸数据库上做实验,分别对识别率及识别时间做分析,可以看出本方法的优势所在。 展开更多

关键词 大间距分类器 支持向量机 非线性鉴别分析 核方法 类内散布

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极小化类内散布度的大间距非线性鉴别分析 被引量：1

20

作者 张伟伟 陈秀宏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第23期194-197,共4页

提出了一种新的非线性鉴别分析算法——极小化类内散布的大间距非线性鉴别分析。该算法的主要思想是将原始样本映射到更高维的空间中,利用核技术对传统的大间距分类算法进行改进,在新的高维空间中利用再生核技术寻找核鉴别矢量,使得在... 提出了一种新的非线性鉴别分析算法——极小化类内散布的大间距非线性鉴别分析。该算法的主要思想是将原始样本映射到更高维的空间中,利用核技术对传统的大间距分类算法进行改进,在新的高维空间中利用再生核技术寻找核鉴别矢量,使得在这个新的空间中核类内散度尽可能的小。在ORL人脸数据库上进行实验,分析了识别率及识别时间,结果表明该方法具有一定优势。 展开更多

关键词 大间距分类器 支持向量机 非线性鉴别分析 核方法 类内散布

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