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基于稀疏协同相关熵的鲁棒主成分分析
1
作者 陈平 刘珂菡 +2 位作者 梁正友 胡奇兴 张远鹏 《计算机科学》 北大核心 2025年第10期134-143,共10页
主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)广泛应用于许多领域,但其对非高斯噪声很敏感。研究者们已经提出了许多鲁棒主成分分析(Robust PCA,RPCA)模型来处理这个问题。然而,这些方法只能处理一种类型的噪声,如特征域中的脉冲噪声... 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)广泛应用于许多领域,但其对非高斯噪声很敏感。研究者们已经提出了许多鲁棒主成分分析(Robust PCA,RPCA)模型来处理这个问题。然而,这些方法只能处理一种类型的噪声,如特征域中的脉冲噪声或样本域中的异常值。为此,提出了一种基于稀疏协同相关熵的RPCA模型(SCPCA),该模型对脉冲噪声和离群值同时具有鲁棒性。在此基础上,提出了一种基于Fenchel共轭和加速块坐标更新(Block Coordinate Update,BCU)策略的迭代算法。在聚类、背景重建和人脸建模方面进行了大量的实验来评估所提出的方法的鲁棒性。结果表明,在大多数情况下,所提出的方法优于目前先进的方法。 展开更多
关键词 鲁棒主成分分析 相关熵 背景重建 人脸建模
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基于鲁棒主成分分析及YOLOv8的穿墙雷达运动人员检测方法
2
作者 渠晓东 王文远 +1 位作者 孟昊宇 杨小鹏 《信号处理》 北大核心 2025年第8期1390-1403,共14页
随着城市化进程推进,密集楼宇易藏匿危险人员,穿墙雷达发射电磁波穿透墙体,是建筑内运动人员探测的有效手段。然而,当前穿墙雷达运动人员检测面临墙体散射杂波能量强、雷达图像质量低等技术挑战。为解决上述问题,本文提出了基于鲁棒主... 随着城市化进程推进,密集楼宇易藏匿危险人员,穿墙雷达发射电磁波穿透墙体,是建筑内运动人员探测的有效手段。然而,当前穿墙雷达运动人员检测面临墙体散射杂波能量强、雷达图像质量低等技术挑战。为解决上述问题,本文提出了基于鲁棒主成分分析及YOLOv8的穿墙雷达运动人员检测方法。在所提方法中,对于任意收发天线对的回波,基于墙体散射杂波的低秩性和目标回波的稀疏性,利用鲁棒主成分分析(robust principal component analysis,RPCA)技术,有效分离得到目标回波。然后,利用时域后向投影方法对各通道的目标回波进行成像,并使用相位相干因子方法(phase coherence factor,PCF)抑制旁瓣,提高雷达图像质量。最后,将雷达图像作为输入,利用深度神经网络YOLOv8实现运动人员检测。仿真和实测实验验证了所提方法的有效性和鲁棒性。 展开更多
关键词 穿墙雷达 运动人员检测 鲁棒主成分分析 YOLOv8
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基于主成分分析的盐焗鸡综合品质评价模型构建
3
作者 陈超 韩佳晶 +4 位作者 李明宇 姚晶 王振宇 张德权 张春江 《肉类研究》 北大核心 2025年第7期20-25,共6页
以广东产的6种经典盐焗鸡产品为研究对象,通过品质指标构建评价模型,旨在建立一套能够直观且客观评价盐焗鸡感官品质的综合性模型。采用顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用技术,结合气味活度值法,筛选出11种关键风味物质,结合蛋白质、水... 以广东产的6种经典盐焗鸡产品为研究对象,通过品质指标构建评价模型,旨在建立一套能够直观且客观评价盐焗鸡感官品质的综合性模型。采用顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用技术,结合气味活度值法,筛选出11种关键风味物质,结合蛋白质、水分、脂肪含量等12种理化指标,利用主成分分析法构建盐焗鸡综合品质评价模型。结果显示:筛选出的前4个主成分的累计贡献率为80.38%,表明这4个主成分可以很好地代表盐焗鸡品质指标构成的原始信息,以此为基础构建的综合品质评价模型的评价结果与感官评价结果具有强相关性,此模型计算评分得到的综合评价分级结果与感官评价分级结果基本一致,该模型能够提供一个更为直观和客观的分级依据,使盐焗鸡的品质评价更加客观、准确。 展开更多
关键词 盐焗鸡 主成分分析 综合品质评价模型
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基于结构相似度和鲁棒主成分分析的运动目标检测 被引量：4
4
作者 杜延墨 沈三民 张炳玮 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第2期54-57,共4页
运动目标传统检测方法只考虑图像的亮度或纹理等某一种特性,受特异值影响较大,对噪声比较敏感,鲁棒性也不够好,而且背景恢复精度不高。针对以上局限性,提出一种融合结构相似度(structural similarity,SSIM)全参考模型和鲁棒主成分分析(r... 运动目标传统检测方法只考虑图像的亮度或纹理等某一种特性,受特异值影响较大,对噪声比较敏感,鲁棒性也不够好,而且背景恢复精度不高。针对以上局限性,提出一种融合结构相似度(structural similarity,SSIM)全参考模型和鲁棒主成分分析(robust principal component analysis,RPCA)的运动目标检测方法。此方法综合考虑图像的亮度、对比度和结构三种特性,不采用传统的背景减除法,而是把图像像素点的结构相似度作为度量来实现运动对象与背景的分离。实验结果表明,此方法准确率可达0.95,且F度量较传统运动目标检测算法平均提升0.15,总体上比传统方法更具优势。 展开更多
关键词 运动目标检测 背景恢复 鲁棒主成分分析 结构相似度
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矩阵数据基于鲁棒主成分分析的距离加权判别分析 被引量：1
5
作者 葛焌迟 赵为华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第7期2073-2079,共7页
距离加权判别(DWD)是一种已被广泛应用的矩阵数据分类模型,当数据中存在严重的噪声污染时,该模型的性能会明显下降。鲁棒主成分分析(RPCA)因具备分离数据矩阵低秩结构和稀疏部分的特性已成为解决该问题的有效手段之一。因此,提出一种矩... 距离加权判别(DWD)是一种已被广泛应用的矩阵数据分类模型,当数据中存在严重的噪声污染时,该模型的性能会明显下降。鲁棒主成分分析(RPCA)因具备分离数据矩阵低秩结构和稀疏部分的特性已成为解决该问题的有效手段之一。因此,提出一种矩阵数据鲁棒距离加权判别(RDWD-2D)模型。特别地,该模型以有监督的方式对数据矩阵进行鲁棒主成分分析,并同步实现干净数据的恢复与分类。在MNIST和COIL20数据集上的实验结果表明,针对有噪声污染或数据缺失的矩阵数据,与DWD-2D、RPCA+DWD等模型相比,RDWD-2D模型有最好的数据恢复能力和最高的分类准确率;同时RDWD-2D模型对于数据污染度也有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 鲁棒分类模型 距离加权判别(DWD) 矩阵数据 主成分分析(PCA)
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基于帧间相似性约束鲁棒主成分分析模型的运动目标检测 被引量：3
6
作者 杨国亮 鲁海荣 +1 位作者 丰义琴 黄经纬 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第1期142-146,共5页
针对鲁棒主成分分析模型RPCA(robust principle component analysis)未能有效地利用相邻两帧具有相似性这一特性,提出基于帧间相似性约束鲁棒主成分分析模型的运动目标检测算法。考虑到时间序列数据中相邻数据之间的相似性特性,在原始的... 针对鲁棒主成分分析模型RPCA(robust principle component analysis)未能有效地利用相邻两帧具有相似性这一特性,提出基于帧间相似性约束鲁棒主成分分析模型的运动目标检测算法。考虑到时间序列数据中相邻数据之间的相似性特性,在原始的RPCA模型基础上,引入帧间相似性约束条件,通过求解新的RPCA模型可以得到平滑的低秩数据矩阵和稀疏误差矩阵,有效保留了原有序列数据中的相似性结构。将该模型用于运动目标检测,观测图像序列分解成低秩背景矩阵和稀疏运动目标矩阵,对分解出的运动目标进行二值化,并对检测出的运动目标图像进行定性分析和采用Similarity与F-measure评判标准进行定量分析。通过实验结果分析,该算法能够有效地对运动目标进行检测,提高运动目标的检测率。 展开更多
关键词 鲁棒主成分分析 序列数据 帧间相似性约束 运动目标检测
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基于误差模型的自适应鲁棒主成分分析 被引量：1
7
作者 王松 夏绍玮 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第4期528-531,共4页
研究了改善主成分分析（ＰＣＡ）算法鲁棒性的一种实现途径．通过对误差函数的建模分析，得到一种改进的目标函数．提出一种新的在线自适应式的鲁棒ＰＣＡ运算规则．该方法基于单层线性神经网络（ＮＮ）结构，但是权值的训练算法是非线... 研究了改善主成分分析（ＰＣＡ）算法鲁棒性的一种实现途径．通过对误差函数的建模分析，得到一种改进的目标函数．提出一种新的在线自适应式的鲁棒ＰＣＡ运算规则．该方法基于单层线性神经网络（ＮＮ）结构，但是权值的训练算法是非线性的．从而在迭代训练中对“劣点”样本加以适当处理来排除对运算精度和收敛性的影响． 展开更多
关键词 主成分分析 鲁棒性 误差模型 协方差分析
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主成分分析和灰色模型组合的身管多点烧蚀磨损量预测 被引量：1
8
作者 康总宽 闫彬 +2 位作者 周子璇 宋洪震 陈学军 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2024年第4期142-149,共8页
身管是火炮类武器的关键零件,对其烧蚀磨损量进行预测,有助于保持火炮作战效能。针对火炮身管沿轴向各点烧蚀磨损量需分别建立数学模型进行预测问题,提出一种组合烧蚀磨损量预测方法。采用主成分分析(principal component analysis,PCA... 身管是火炮类武器的关键零件,对其烧蚀磨损量进行预测,有助于保持火炮作战效能。针对火炮身管沿轴向各点烧蚀磨损量需分别建立数学模型进行预测问题,提出一种组合烧蚀磨损量预测方法。采用主成分分析(principal component analysis,PCA)方法对身管多点烧蚀磨损量进行数据空间降维,提取反映烧蚀磨损量变化的主成分,利用灰色模型对主成分进行多步预测,通过PCA逆运算获得身管内膛多点烧蚀磨损量预测值。结果表明,在历史数据较少的条件下,通过选择合适的预测步数可获得较为准确的预测值,为身管内膛多点烧蚀磨损量的预测提供了一种新的有效途径。 展开更多
关键词 身管 烧蚀磨损 主成分分析 灰色模型
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油菜“棒状”主花序种质群体株型和产量性状的综合分析
9
作者 梁佩萱 尚丽平 +6 位作者 张莉莉 曹小东 张崟 李保军 罗斌 赵亚军 王灏 《陕西农业科学》 2025年第3期1-6,共6页
为了研究“棒状”主花序种质群体性状之间的关系,对209份材料的9个株型和产量相关性状进行相关性、通径和主成分分析。结果表明:“棒状”主花序率、分枝高度、茎秆抗折力的变异系数较大,茎秆直径和株高的变异系数较小。“棒状”主花序... 为了研究“棒状”主花序种质群体性状之间的关系,对209份材料的9个株型和产量相关性状进行相关性、通径和主成分分析。结果表明:“棒状”主花序率、分枝高度、茎秆抗折力的变异系数较大,茎秆直径和株高的变异系数较小。“棒状”主花序率与茎秆抗折力和主花序长度呈负相关。通径分析结果表明,单株生物学产量、一次分枝高度、主花序长度对单株经济学产量直接产生正向影响。主成分分析将农艺性状综合为单株经济学产量、一次分枝数、“棒状”主花序率、茎秆抗折力和茎秆直径,累计贡献率达81.26%,基本涵盖了“棒状”主花序油菜性状的总体情况。 展开更多
关键词 “棒状”主花序 株型性状 相关性分析 通径分析 主成分分析
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基于主成分分析法和正定矩阵因子分解法的洱海污染源解析 被引量：1
10
作者 李明民 王俊松 +5 位作者 和弦 鲍智弥 杨顺涛 孔燕 冯海涛 唐诚 《云南农业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期146-153,共8页
【目的】解析洱海污染物来源并量化源贡献,为流域水环境保护决策提供科学依据。【方法】基于洱海多年水质监测数据,分析其污染特征,并使用主成分分析法(principal component analysis,PCA)和正定矩阵因子分解法(positive matrix factori... 【目的】解析洱海污染物来源并量化源贡献,为流域水环境保护决策提供科学依据。【方法】基于洱海多年水质监测数据,分析其污染特征,并使用主成分分析法(principal component analysis,PCA)和正定矩阵因子分解法(positive matrix factorization,PMF)进行污染来源及其贡献率解析。【结果】洱海2015—2021年综合营养状态指数整体呈波动上升趋势,雨季营养状态指数显著高于旱季,9、10月处于最大值。PCA和PMF源解析结果表明:按贡献率从大到小排序,造成洱海水体污染的主要原因为农田面源、畜禽养殖、生活污水和气象因素。【结论】洱海处于中营养状态,但整体呈现营养化趋势,污染主要集中在雨季,应当加强汛期污染防控。主要污染源为农业面源,应加强农业面源系统治理,形成“源头减量—过程拦截—养分再利用—末端修复”的全过程防控体系。其中,源头部分是重点,应当调整农业种植结构,转变农业生产方式,提高植物养分利用效率,推动流域实现农业绿色高质量发展。 展开更多
关键词 主成分分析 正定矩阵因子分解模型 源解析 洱海 农业面源污染
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基于主成分分析与随机森林的电动矿卡电机故障诊断研究
11
作者 彭倩 杨晨瀚 《中国工程机械学报》 北大核心 2025年第2期329-333,共5页
针对纯电动矿山卡车作业过程中复杂因素交互干扰而引发的电机故障问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)和随机森林(RF)的方法进行预测诊断。根据实际采集的电动矿卡电机故障构建数据集,利用PCA对故障数据进行特征值提取、降维,减少数据... 针对纯电动矿山卡车作业过程中复杂因素交互干扰而引发的电机故障问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)和随机森林(RF)的方法进行预测诊断。根据实际采集的电动矿卡电机故障构建数据集,利用PCA对故障数据进行特征值提取、降维,减少数据维度冗余;采用RF预测模型对降维后的数据进行训练测试,并对电机故障类别进行预测。结果表明:采用PCA-RF方法对电机故障类型进行诊断的准确率达到97%以上,对比未经降维处理方法的准确率明显提升。本文证实了以上方法对电动矿卡电机故障诊断的准确性。 展开更多
关键词 电动矿卡 主成分分析 随机森林模型 故障诊断
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基于主成分分析的牛油火锅底料挥发性风味物质评价模型的构建 被引量：5
12
作者 晁仲昊 夏志强 +6 位作者 陈刚 杨建 严芳 邱志强 姜萱 徐秀丽 邹孝强 《食品与发酵工业》 CSCD 北大核心 2024年第1期241-247,I0007-I0010,共11页
采用薄膜固相微萃取与气质联用技术对市场占有率较高的4种牛油火锅底料品牌的B端和C端产品的挥发性风味物质进行了比较分析,并构建主成分评分模型对其风味进行了差异性评价。结果表明,B端产品共检测有154种风味物质,C端产品则有158种,而... 采用薄膜固相微萃取与气质联用技术对市场占有率较高的4种牛油火锅底料品牌的B端和C端产品的挥发性风味物质进行了比较分析,并构建主成分评分模型对其风味进行了差异性评价。结果表明,B端产品共检测有154种风味物质,C端产品则有158种,而8个样品检测出25种相同的风味物质,相同品牌的风味物质中,C端产品的烃类物质占比明显较低。利用主成分分析对火锅底料中的风味物质组成进行分析,结果表明,7个主成分因子累积方差贡献率达到100%,能有效表征火锅底料的风味物质信息。最后构建主成分分析模型,计算综合评价指数,对其风味进行评价排序,Pearson相关性分析发现主成分综合得分与感官评价结果相关性为极显著(P<0.01),相关系数为0.908,说明所构建的模型能够有效地对火锅底料进行风味评价。 展开更多
关键词 火锅底料 挥发性风味 薄膜固相微萃取 气相色谱质谱联用 主成分分析 评价模型
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变温环境下基于主成分分析的桥梁损伤识别方法研究
13
作者 王海良 李振华 +2 位作者 孟庆领 田春艳 张鹤 《桥梁建设》 北大核心 2025年第3期58-65,共8页
为提高变温环境下桥梁动力响应损伤识别精度,提出引入主成分分析的小波包和分数阶傅里叶变换的损伤识别方法。该方法将原始信号F(t)进行小波包变换,再将小波包变换得到的小波包系数进行分数阶傅里叶变换,得到小波包和分数阶傅里叶变换... 为提高变温环境下桥梁动力响应损伤识别精度,提出引入主成分分析的小波包和分数阶傅里叶变换的损伤识别方法。该方法将原始信号F(t)进行小波包变换,再将小波包变换得到的小波包系数进行分数阶傅里叶变换,得到小波包和分数阶傅里叶变换各个节点能量,最后引入主成分分析,消除变温环境的影响,构建损伤指标进行损伤识别。以樟树市药都大桥为背景,按缩尺比1∶130制作该桥缩尺模型,进行变温环境下主梁动态损伤识别试验,分析未引入和引入主成分分析时的小波包变换、小波包和分数阶傅里叶变换2种方法在不同温度下对主梁损伤的识别情况。结果表明:未引入主成分分析时,采用小波包变换、小波包和分数阶傅里叶变换2种方法,温度变化对损伤指标影响较大。引入主成分分析后,2种方法均能明显剔除温度变化对损伤指标的影响,可准确识别损伤位置并反映损伤程度;不同工况下,采用小波包和分数阶傅里叶变换方法时,93%以上的损伤指标的极差率和96%以上的损伤指标的变异系数均小于小波包变换方法。 展开更多
关键词 桥梁工程 变温环境 损伤识别 小波包变换 分数阶傅里叶变换 主成分分析 模型试验
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基于鲁棒主成分分析的红外图像小目标检测 被引量：12
14
作者 王忠美 杨晓梅 顾行发 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期1753-1760,共8页
鲁棒的小目标检测是红外目标搜索与跟踪的关键技术,提出一种改进的单帧红外图像小目标检测算法。该方法将原始红外图像通过预处理变换到新的红外块图像模式,在红外块图像上,将红外图像小目标检测问题转换为低秩矩阵和稀疏矩阵分离的鲁... 鲁棒的小目标检测是红外目标搜索与跟踪的关键技术,提出一种改进的单帧红外图像小目标检测算法。该方法将原始红外图像通过预处理变换到新的红外块图像模式,在红外块图像上,将红外图像小目标检测问题转换为低秩矩阵和稀疏矩阵分离的鲁棒主成分分析(RPCA)问题。考虑到红外图像中噪声和杂波的存在,用交替方向方法求解带噪声的RPCA问题,获得稀疏目标图像,并对获得的稀疏目标图像采用简单的图像分割算法进行目标检测。对空天、海天、天云、海面4种不同场景的红外图像小目标检测,进行仿真实验,结果验证了所提出算法的有效性。 展开更多
关键词 兵器科学与技术 红外图像 小目标检测 块图像模型 低秩矩阵恢复 鲁棒主成分分析
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多线性鲁棒主成分分析 被引量：7
15
作者 史加荣 周水生 郑秀云 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第8期1480-1486,共7页
鲁棒主成分分析(RPCA)是恢复低秩与稀疏成分的一种非常有效的方法.本文将RPCA推广到张量情形,提出了多线性鲁棒主成分分析(MRPCA)框架.首先建立了MRPCA模型,即最小化张量核范数与l1范数的加权组合.然后使用增广拉格朗日乘子法求解上述... 鲁棒主成分分析(RPCA)是恢复低秩与稀疏成分的一种非常有效的方法.本文将RPCA推广到张量情形,提出了多线性鲁棒主成分分析(MRPCA)框架.首先建立了MRPCA模型,即最小化张量核范数与l1范数的加权组合.然后使用增广拉格朗日乘子法求解上述张量核范数优化问题.实验结果证实:对于具有多线性结构的数据,MRPCA比RPCA更加鲁棒. 展开更多
关键词 多线性鲁棒主成分分析 鲁棒主成分分析 低秩 核范数最小化 增广拉格朗日乘子法
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一种新的基于非凸秩近似的鲁棒主成分分析模型
16
作者 潘鹏 王永丽 +2 位作者 陈勇勇 王淑琴 贺国平 《科学技术与工程》 北大核心 2017年第31期305-309,共5页
在机器学习、数据挖掘和图像处理等研究领域,鲁棒主成分分析(RPCA)主要用于恢复一个低秩的数据矩阵。考虑到核范数作为矩阵秩函数的凸近似在处理实际数据集时存在的问题,以及矩阵秩函数的非凸近似所展现出的优势,提出了一种新的非凸近... 在机器学习、数据挖掘和图像处理等研究领域,鲁棒主成分分析(RPCA)主要用于恢复一个低秩的数据矩阵。考虑到核范数作为矩阵秩函数的凸近似在处理实际数据集时存在的问题,以及矩阵秩函数的非凸近似所展现出的优势,提出了一种新的非凸近似函数。基于该非凸近似函数,提出一个改进的RPCA模型,并应用增广拉格朗日乘子法对其进行求解。最后利用视频背景分离的实际数据,通过数值实验验证了新模型的有效性。 展开更多
关键词 鲁棒主成分分析 非凸近似 增广拉格朗日乘子法 视频背景分离
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基于快速稀疏低秩和鲁棒主成分分析的图像处理算法的研究 被引量：7
17
作者 郑宝玉 李昂 《信号处理》 CSCD 北大核心 2020年第2期290-296,共7页
实际的稀疏低秩处理图像过程中,在视觉显示效果没有很大的差异的情况下,算法的时间复杂度是唯一的一个评价指标。我们发现快速交替极小化(FAST PCP)和鲁棒主成分分析(RPCA)的结合是比较快速、比较有效的利用CPU的高效稀疏低秩处理图像... 实际的稀疏低秩处理图像过程中,在视觉显示效果没有很大的差异的情况下,算法的时间复杂度是唯一的一个评价指标。我们发现快速交替极小化(FAST PCP)和鲁棒主成分分析(RPCA)的结合是比较快速、比较有效的利用CPU的高效稀疏低秩处理图像的方法,并且在无法保证计算机配置的情况下,其运算速度也是最快的。在课题中,将Steffensen迭代法用于改进FAST PCP,由此得到的结果较普通版本的FAST PCP和RPCA更加好。 展开更多
关键词 快速交替极小化 鲁棒主成分分析 稀疏低秩 图像处理
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基于鲁棒主成分分析的智能电网虚假数据注入攻击 被引量：14
18
作者 田继伟 王布宏 尚福特 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第7期1943-1947,1971,共6页
基于主成分分析(PCA)的盲攻击策略仅对具有高斯噪声的测量数据有效,在存在异常值的情况下,上述攻击策略将被传统的坏数据检测模块检测。针对异常值存在的问题,提出一种基于鲁棒主成分分析(RPCA)的盲攻击策略。首先,攻击者收集含有异常... 基于主成分分析(PCA)的盲攻击策略仅对具有高斯噪声的测量数据有效,在存在异常值的情况下,上述攻击策略将被传统的坏数据检测模块检测。针对异常值存在的问题,提出一种基于鲁棒主成分分析(RPCA)的盲攻击策略。首先,攻击者收集含有异常值的测量数据;然后,通过基于交替方向法(ADM)的稀疏优化技术从含有异常值的测量数据中分离出异常值和真实的测量数据;其次,对真实测量数据进行PCA,得到系统的相关信息;最后,利用获得的系统信息构造攻击向量,并根据得到的攻击向量注入虚假数据。该攻击策略在IEEE 14-bus系统上进行了测试,实验结果表明,在异常值存在的情况下,传统的基于PCA的攻击方法将被坏数据检测模块检测,而所提方法基于鲁棒PCA的攻击策略能够躲避坏数据检测模块的检测。该策略使得在异常值存在的情况下虚假数据注入攻击(FDIA)仍然能够成功实施。 展开更多
关键词 虚假数据注入攻击 鲁棒主成分分析 交替方向法 坏数据检测 状态估计
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一种鲁棒的概率主成分分析方法 被引量：3
19
作者 穆向阳 张太镒 周亚同 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第10期1217-1220,共4页
针对传统主成分对实际样本的奇点不敏感的缺陷,提出了一种鲁棒概率主成分分析(RPP-CA)方法.首先引入连续的决策变量构造新能量函数,将事先给定的硬门限改为自适应确定的软门限,门限值由样本自动确定,再计算概率主成分进行特征提取.与线... 针对传统主成分对实际样本的奇点不敏感的缺陷,提出了一种鲁棒概率主成分分析(RPP-CA)方法.首先引入连续的决策变量构造新能量函数,将事先给定的硬门限改为自适应确定的软门限,门限值由样本自动确定,再计算概率主成分进行特征提取.与线性主成分分析(LPCA)和概率主成分分析(PPCA)方法相比,RPPCA方法更为实用,有效地减小了奇点的影响,显示出比PPCA更强的稳健性,也扩大了实用范围.实验结果表明,RPPCA方法的分类准确率比LPCA方法平均提高了3.2%,比PPCA方法平均提高了0.7%. 展开更多
关键词 主成分 鲁棒 概率主成分分析 特征提取
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基于鲁棒主成分分析的人脸子空间重构方法 被引量：15
20
作者 江明阳 封举富 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第6期761-765,共5页
子空间方法是人脸识别中的经典方法,其基本假设是人脸图像处于高维图像空间的低维子空间中.但是,由于光照变化、阴影、遮挡、局部镜面反射、图像噪声等因素的影响,使得子空间假设难以满足.为此,提出一种基于鲁棒主成分分析的人脸子空间... 子空间方法是人脸识别中的经典方法,其基本假设是人脸图像处于高维图像空间的低维子空间中.但是,由于光照变化、阴影、遮挡、局部镜面反射、图像噪声等因素的影响,使得子空间假设难以满足.为此,提出一种基于鲁棒主成分分析的人脸子空间重构方法.该方法将人脸图像数据矩阵表示为满足子空间假设的低秩矩阵和表征光照变化、阴影、遮挡、局部镜面反射、图像噪声等因素的误差矩阵之和,利用鲁棒主成分分析法求解低秩矩阵和误差矩阵.实验结果表明,文中方法能够有效地重构人脸图像的低维子空间. 展开更多
关键词 人脸识别 子空间重构 鲁棒主成分分析
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