光谱重建中ICA和PCA的对比

一个光谱数据集可以表示成几个主要光谱成分的线性组合。主成分分析法（PCA）是提取光谱数据集的主要成分的常用方法。近年来，有研究人员用独立成分分析法（ICA）提取光谱数据集的独立成分，进而实现光谱数据压缩。文章分别使用ICA和PCA对50例Munsell色卡的光谱反射比和50例桦树叶的光谱反射比进行特征光谱的提取。利用多光谱成像技术和光谱重建算法，采用三组滤光片，每组分别为2、3和4片，选取3-15维子空间，重建了150例Munsell色卡和150例桦树叶的光谱反射比。重建结果用CIELAB1976色差和光谱重建误差来评价。在150例桦树叶光谱重建中，ICA的重建结果明显好于PCA的重建结果；而150例Munsell色卡用ICA和PCA重建结果相差不大。最后，根据重建结果，对子空间维数、滤光片数与重建色差和误差的关系作了分析。     

化学计量学中的主成分分析

主成分分析是对多变量数据进行降维处理的一种线性投影方法，它在尽可能保留原有信息的基础上将高维空间中的样本映射到较低维的主成分空间中，使数据矩阵简化，降低维数，寻找少数几个由原始变量线性组合的主成分(也称潜变量)，以揭示数据结构特征，提取化学信息．主成分分析是化学计量学中的基础方法，广泛用于化学实验数据的统计分析，进行数据降维、变量提取与压缩、确定化学组分数、分类和聚类，以及与其他方法联用进行数据处理．     

基于自然梯度的独立子空间盲信号处理方法

作为盲信号处理的独立成分分析方法的扩展,独立子空间分析具有更广阔的应用前景.本文首先给出了独立子空间分析的一般定义和正则化定义,同时把其与独立成分分析方法进行了对比.此外,讨论了独立子空间分析的可分离性与解的唯一性问题.基于极大似然估计和自然梯度方法,本文给出了独立子空间分析的自然梯度算法.仿真实验通过二维的独立子空间...     

噪声抑制的高光谱图像虚拟维数分析

在高光谱数据降维过程中,通常用虚拟维数来表征数据的本征维数.经典的虚拟维数分析算法主要运用假设检验准则设定特征值门限,通过特征值判定来决定虚拟维数值.但是,在强噪声干扰下,经典算法不能有效分析出虚拟维数值.本文提出了一种噪声抑制的高光谱图像虚拟维数分析方法(NCVD),该算法通过对数据矩阵进行QR分解,减小了算法的运算量;采用滑动噪声检测窗口对噪声成分进行滤除,提高了估计维数的准确性;结合最小二乘算法对判别门限进行修正,使虚拟维数估计结果更具合理性;采用模拟数据和真实数据进行实验,实验结果证明,本文所提算法的可行性和较现有算法的优越性.     

基于独立成分分析和支持向量机的入侵检测方法

提出了一种入侵检测方法,该方法采用独立成分分析方法获取入侵行为模式的高阶统计信息,并将输入模式空间映射到相应的独立成分空间,然后利用支持向量机对小样本、高维数据泛化能力强的特点,在独立成分空间中用支持向量机原理构造广义最优分类超平面.数值实验表明,所提方法可大大降低特征空间维数,具有较好的分类正确性.特别是当高斯核参数σ值在1~3之间时,利用该方法的漏检数仅为标准支持向量机算法的1/9,这说明它能有效地获取入侵行为的本质特征,对新的入侵行为有比较好的识别能力.     

基于主成分分析的BP神经网络在电力系统负荷预测中的应用

BP神经网络应用于电力系统负荷预测时,如果输入空间严重自相关及网络维数较高时,BP神经网络的预测精度会下降。针对这一问题,本文提出一种改进新方法,具体是利用主成分分析（PCA）方法对原输入空间进行重构,并根据各主成分的贡献率来确定网络的结构,从而有效解决了BP网络预测精度下降的问题,最后通过实际的算例验证了该方法的有效性。     

基于独立成分分析和流形学习的眼电伪差去除

针对眼电伪差严重干扰脑电(EEG)信号的理解和分析的问题,提出了一种新的方法用于实时地去除脑电中的眼电伪差.该方法使用独立成分分析(ICA)分解EEG信号,提取独立成分的地形图和功率谱作为特征,并采用基于模板的Isomap算法降低特征的维数.将新的特征样本送到分类器中以识别眼电伪差独立分量,几个典型分类器的分类结果显示,基于模板的Isomap算法结合使用最近邻算法进行分类时,识别伪差的正确率最高.实验结果表明,提出的方法在有效去除眼电伪差的同时,很好地保留了大脑神经信号,也证明了新的Isomap算法用于眼电伪差特征的降维的有效性.     

基于独立成分分析和小波变换处理两相流信号

为克服噪声信号给速度测量带来的影响,提供了一种基于独立成分分析(ICA)和小波变换处理两相流信号的方法。首先介绍独立成分分析(ICA)的基本原理及其实现方法,并利用此方法对两相流信号进行处理;根据傅立叶变换确定信号的频谱;然后介绍小波变换和空间滤波的基本原理,并利用小波变换确定信号的带宽;并根据带宽求出固体速度。最后给出仿真实验结果。结果表明:这种方法可以满足固体速度测量的需要。     

基于双子空间PCA降维的脑力负荷分类

人类社会至今的飞速发展使得大量体力劳动被机械工程替代,工作者的任务重心也从体力劳动逐渐转变为脑力劳动,对操作者脑力负荷进行实时评估以增强工作效率在当下有着重大意义。目前人类对于脑力负荷评估共有三种方式,有研究表明,采用生物电信号进行脑力负荷分类效果较其余两种方法更客观。但脑电信号经过特征提取后维数极高,所需数据量和运算量巨大,需要对其进行降维。目前降维方面最广泛运用的两种算法为主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）。针对PCA的非监督性和LDA的特征冗余敏感性,本文提出一种二分类下基于双子空间主成分分析的降维算法,分别对不同类别的训练集数据进行主成分分析,并将所有训练集数据映射到生成的空间中,再次进行PCA-LDA降维,以此提高降维后数据的可分性。实验结果表明,双子空间PCA-LDA降维算法在二分类任务下测试集精度整体高于单子空间PCA-LDA算法,以此为脑力负荷分类领域和高维数据降维领域提供了新思路。     

基于PCA及聚类技术的支持向量机分类器设计

提出了一种新的支持向量机分类器的设计方法，该方法利用主成分分析（PCA）及聚类技术在原问题空间中求解，减少了支持向量机分类器中支持向量的维数，且将原问题空间与特征空间中的问题归结为同一类的设计问题。     

基于核状态空间ICA的非线性动态过程故障检测方法

针对工业过程的非线性和动态特性,提出一种基于核状态空间独立元分析的故障检测方法.采用核规范变量分析法将非线性动态过程数据映射到核状态空间,得到去相关的状态数据.对状态数据的各时延协方差矩阵进行加权求和得到状态数据的时序结构矩阵,进而建立ICA统计模型,从状态数据中提取独立元特征数据,并构造监控统计量检测过程故障.在Tennessee Eastman过程上的故障检测结果表明,相比于传统的基于动态核主元分析的故障检测方法,该方法更加灵敏地检测到故障的发生,提高故障检测率.     

KPCA在凿岩台车控制系统传感器故障诊断中的应用

传感器状态对于凿岩台车的作业有着极其重要的影响,对其展开故障诊断十分必要.核主成分分析(KPCA)方法通过集成算子与非线性核函数计算高维特征空间的主元成分,有效捕捉过程变量中的非线性关系,将其用于传感器4种常见故障的诊断,先用Q统计量进行故障监测,再用T2贡献量百分比变化来识别故障.仿真和实际应用结果表明:KPCA方法具有很好的故障监测与诊断能力.     

基于差空间和最大散度差鉴别分析的人脸识别方法

为了提高最大散度差鉴别分析方法在人脸识别中的识别率,提出了一种改进的基于差空间的最大散度差鉴别分析人脸识别算法.该方法把类内平均脸方法应用到2DPCA算法中,并基于改进的2DPCA方法分别建立训练样本和测试样本的差空间,然后用类内中间值代替类内均值修改了最大散度差鉴别算法中类内散布矩阵的定义.用改进后的最大散度差鉴别法对得到的差空间进行鉴别分析,分别提取训练样本和测试样本的鉴别特征,用最近邻分类器分类.在ORL人脸数据库上的实验结果表明,该方法可以有效地改善识别率.     

基于故障重构的PCA模型主元数的确定

基于故障重构理论研究了PCA模型主元数的确定方法,应用累积方差贡献率以及复相关系数对主元模型性能进行分析·在基于PCA理论进行故障诊断中,故障变量可根据故障的方向向量进行重构,未重构方差(VRE)可分别投影于主元子空间(PCS)和残差子空间(RS)·确定最优重构是使两空间的VRE之和达到最小,与此相对应的主元数即为最优主元数(PCs)·应用累积方差贡献率以及复相关系数对主元模型性能进行评价,结果表明确定的PCA模型PCs保证了PCS中的信息存量·对于工业PVC聚合反应过程的故障诊断说明了上述方法的合理性与有效性·     

一种基于SVR的综合预测方法及应用

针对一类因变量具有复杂自变量、且不具备相同采样周期的预测问题，综合运用支持向量回归估计(SVR)、多元回归和主成分分析等多种数据分析技术，提出了一种综合预测方法，建立起了飞机故障率与其错综复杂的影响因素间的一种数学关系，并且采用航空装备质量控制的统计数据对所提出的方法进行了实验，预测结果显示了方法的有效性。在影响因素量化过程中，还引入了Pearson相关系数方法。     

基于主成分分析与模糊BP方法的藻类繁殖状态预测

将主成分分析（PCA）与模糊反向传播（BP）网络建模方法相融合,提出了PCA-模糊BP方法并用于藻类繁殖状态的预测,建立了叶绿素a含量的预测模型.采用PCA对各类采集数据进行预处理,并将PCA所得各理化因子作为模糊BP网络的输入变量,叶绿素a的含量作为模糊BP网络的输出变量,经过学习训练,获得藻类繁殖状态的预测模型.结果表明,PCA-模糊BP方法降低了各类输入样本数据之间的相关性和模型系统的维数,加快了模糊BP网络的收敛速度,其与典型BP神经网络模型相比,具有更快的计算速度和更高的预测精度,能够较好地预测海洋藻类繁殖的生长状况.
     

一种新的基于HRRP的雷达目标识别算法

雷达目标高分辨距离像(HRRP)包含目标结构信息,是目标重要的分类特征.提出基于独立分量分析(ICA)的雷达目标特征提取方法,将雷达目标高分辨距离像(HRRP)在"基信号"域中分解,提取相应的基系数组成向量,作为目标特征向量.采用反向传播(BP)神经网络作为识别系统的分类器,对神经网络的输出进行编码,为了克服分类器对非库属目标的误判问题,引入拒识门限设计一种新的分类器.采用电磁场时域有限差分(FDTD)算法仿真了飞机的宽带回波,并用所提的方法进行实验.结果表明,基于以上算法的雷达目标识别系统在最大拒识率前提下具有较高的正确识别概率.     

圆形传感器阵列多运动声源二维波达方向估计

针对超定条件下多运动声源目标二维波达方向角估计中,传统的波束形成法、MUSIC法等不能分辨临近目标、需要设置立体传感器阵列等问题,提出了基于圆形传感器阵列的独立分量分析算法。算法结合完全正交分解和GIVENS旋转实现数据的在线预白化并更新,采用向量来表示传感器和运动目标的方位角,通过结合独立分量分析算法和波束形成法,间接估计出了运动源的二维方向角,最后进行了数值模拟实验并与传统MUSIC方法进行比较。结果表明,该方法能够准确地探测和识别多运动声源目标的数目并估计其二维波达方向,为智能地雷目标探测提供了新方法。     

基于双核独立元分析的化工过程故障诊断算法研究

由于化工生产过程数据具有强非线性和非高斯性特征,提出了核主元分析与核独立元分析相结合的可用于化工过程故障诊断的双核独立元分析算法,该算法利用核主元分析的非线性核函数把数据从原空间映射到高维特征空间进行白化预处理,再用核独立元分析算法进行独立元分析,在特征空间中获得故障监控统计量,计算控制置信限,达到有效的故障诊断.提出的算法应用在连续搅拌反应釜过程中,结果表明,该算法对化工过程故障诊断能有效提高准确度、降低漏报率和误报率.