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核主成分分析法在生态经济可持续发展评价中应用
被引量：
11
1
作者
杨道军
钱新
+1 位作者
钱瑜
张玉超
《环境科学与技术》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第12期91-93,共3页
文章给出了一种非线性主成分评价模型:核主成分分析(KPCA),它将原变量空间通过一个非线性变换映射到高维特征空间F中,在F中进行线性主成分分析,通过核技巧,它只需在原空间进行点积运算,而不必知道映射的具体形式,只要选取适当的核函数...
文章给出了一种非线性主成分评价模型:核主成分分析(KPCA),它将原变量空间通过一个非线性变换映射到高维特征空间F中,在F中进行线性主成分分析,通过核技巧,它只需在原空间进行点积运算,而不必知道映射的具体形式,只要选取适当的核函数和参数,可以使第一主成分的贡献率达到90%,结合安徽省生态经济可持续发展度为例,说明了KPCA应用,计算结果与现实相符,KPCA方法具有实际的应用价值。
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关键词
核主成份分析
生态经济
可持续发展
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职称材料
基于优选样本的KPCA高光谱图像降维方法
被引量：
14
2
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.
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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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职称材料
基于PCA-2KPCA-SVM的pod入侵高精度检测方法
被引量：
3
3
作者
黄可望
蔡一新
朱嘉钢
《计算机工程与设计》
北大核心
2017年第8期2092-2098,共7页
为精确识别具体的攻击行为,提高入侵行为的识别率,提出一种基于PCA-2KPCA-SVM的pod入侵高精度检测方法。根据样本的不同分布特点选择不同的PCA方法,进行特征抽取和降维预处理;对于所有入侵行为样本,将pod入侵样本同其它入侵行为样本及...
为精确识别具体的攻击行为,提高入侵行为的识别率,提出一种基于PCA-2KPCA-SVM的pod入侵高精度检测方法。根据样本的不同分布特点选择不同的PCA方法,进行特征抽取和降维预处理;对于所有入侵行为样本,将pod入侵样本同其它入侵行为样本及正常样本做一对一分组;所有小组均使用PCA-PSO-SVM方法训练,将训练效果不佳的小组使用2KPCA-SVM方法训练,根据每个小组的训练方法对测试样本进行检测。实验结果表明,该方法可以精确识别pod入侵行为,可推广到对其它入侵行为的高精度检测。
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关键词
主
成分
分析
核主成份分析
支持向量机
入侵检测
高精度
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职称材料
题名
核主成分分析法在生态经济可持续发展评价中应用
被引量：
11
1
作者
杨道军
钱新
钱瑜
张玉超
机构
污染控制与资源化研究国家重点实验室南京大学环境学院
出处
《环境科学与技术》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第12期91-93,共3页
基金
江苏省"六大人才高峰"项目
江苏省自然科学基金(BK2004089)
文摘
文章给出了一种非线性主成分评价模型:核主成分分析(KPCA),它将原变量空间通过一个非线性变换映射到高维特征空间F中,在F中进行线性主成分分析,通过核技巧,它只需在原空间进行点积运算,而不必知道映射的具体形式,只要选取适当的核函数和参数,可以使第一主成分的贡献率达到90%,结合安徽省生态经济可持续发展度为例,说明了KPCA应用,计算结果与现实相符,KPCA方法具有实际的应用价值。
关键词
核主成份分析
生态经济
可持续发展
Keywords
kernel principal component analysis (KPCA)
ecological economy
sustainable development
分类号
X826 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
基于优选样本的KPCA高光谱图像降维方法
被引量：
14
2
作者
王瀛
郭雷
梁楠
机构
西北工业大学自动化学院
出处
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第6期847-851,共5页
基金
国家自然科学基金(No.60802084)资助
文摘
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.
关键词
高光谱图像
核主成份分析
非线性映射
迹
降维
Keywords
Hyperspectral image
Kernel Principal Components Analysis（KPCA）
Nonlinear mapping
Trace
Dimensionality reduction
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于PCA-2KPCA-SVM的pod入侵高精度检测方法
被引量：
3
3
作者
黄可望
蔡一新
朱嘉钢
机构
无锡职业技术学院物联网技术学院
江南大学物联网工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2017年第8期2092-2098,共7页
基金
江苏省产学研联创基金项目(BY2013015-40)
文摘
为精确识别具体的攻击行为,提高入侵行为的识别率,提出一种基于PCA-2KPCA-SVM的pod入侵高精度检测方法。根据样本的不同分布特点选择不同的PCA方法,进行特征抽取和降维预处理;对于所有入侵行为样本,将pod入侵样本同其它入侵行为样本及正常样本做一对一分组;所有小组均使用PCA-PSO-SVM方法训练,将训练效果不佳的小组使用2KPCA-SVM方法训练,根据每个小组的训练方法对测试样本进行检测。实验结果表明,该方法可以精确识别pod入侵行为,可推广到对其它入侵行为的高精度检测。
关键词
主
成分
分析
核主成份分析
支持向量机
入侵检测
高精度
Keywords
PCA
KPCA
SVM
detecting invasion
high-precision
分类号
TP368.1 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
核主成分分析法在生态经济可持续发展评价中应用
杨道军
钱新
钱瑜
张玉超
《环境科学与技术》
CAS
CSCD
北大核心
2007
11
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于优选样本的KPCA高光谱图像降维方法
王瀛
郭雷
梁楠
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
14
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于PCA-2KPCA-SVM的pod入侵高精度检测方法
黄可望
蔡一新
朱嘉钢
《计算机工程与设计》
北大核心
2017
3
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职称材料
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