基于核主成分分析的人脸识别

核主成分分析方法是主成分分析的改进算法,其采用非线性方法提取主成分.把核主成分分析应用到人脸识别中,利用核主成分分析方法选择合适的核函数在高维空间提取人脸图像的主成分.核主成分分析与传统主成分分析相比,可以得到更好的适合分类的特征.基于ORL人脸库,识别核主成分分析提取出的主成分的相关性系数.实验结果表明,核主成分分析不仅实现了降维,而且能取得比传统主成分分析更好的识别性能,正确识别率为92.5%.     

基于模糊点数据的核主成分分析

在核主成分分析中,给每个训练数据赋予一个置信权重,将训练数据视为样本空间的模糊点,研究了基于模糊点数据的核主成分分析.数值模拟表明,该方法能够有效控制异常点对主成分的影响.同时,该方法也为数据先验信息的利用提供了一个可行的途径.     

一种基于核主成分分析的人脸识别方法

针对主成分分析（PCA）算法中存在不能提取非线性特征的问题,提出了利用KPCA提取图像特征,最近邻法分类的人脸识别改进方法。基于ORL数据库的相关实验表明,这样的系统能够取得比传统PCA更好的识别性能。     

基于核主成分分析的图像去噪

本文简介了核主成分分析的原理及利用核主成分分析的图像去噪问题。通过使用核函数，在特征空间中对噪声图像使用主成分分析进行降噪处理，基于MDS的思想，使用核方法计算出在特征空间中降噪后的图像与其邻域点之间的内积约束关系，通过核函数重构出在原空间中降噪图像与其邻域点的内积约束关系，基于此内积约束关系在原空间中重构出降噪图像，从而达到通过核主成分分析对图像降噪的目的。对比原有的MDS方法，本文的算法更稳定，对图像的噪声部分有更好的去除效果。     

基于核主成分分析的图像去噪

简介了核主成分分析的原理及利用核主成分分析的图像去噪方法.通过使用核函数,在特征空间中对噪声图像使用主成分分析进行降噪处理.基于MDS的思想,使用核方法计算出在特征空间中降噪后的图像与其邻域点之间的内积约束关系,通过核函数重构出在原空间中降噪图像与其邻域点的内积约束关系,基于此内积约束关系在原空间中重构出降噪图像,从而达到通过核主成分分析对图像降噪的目的.比原有的MDS算法更稳定,对图像的噪声部分有更好的去除效果.     

基于主成分分析法的我国上市公司信用风险评价模型

采用理论分析与实证分析相结合的研究方法，建立了适合我国上市公司信用风险评估的模型。该模型采用主成分分析法筛选出我国企业信用风险评价的主要指标变量，并选取我国2002年度22个行业500家上市公司的财务数据样本，对该模型进行验证，得到的判别正确率为88．67％。该模型评价指标体系简单，实用性强，运行成本低，准确率高，为我国上市公司信用风险评价提供了一种新的有效方法。     

基于核主成分分析的虹膜识别方法

提出了一种新的虹膜识别方法,利用核主成分分析(KPCA)提取虹膜的纹理特征,采用竞争学习机制进行识别。实验结果证明采用该方法的虹膜识别系统识别率高、环境适应性强、运行时间短,在虹膜识别中具有良好的应用价值。     

基于核主成分分析的虹膜识别方法

阐述虹膜作为生物测定学特征用于身份识别具有得天独厚的优势,虹膜识别在场所或资源的安全控制等方面具有重要的应用价值.提出一种新的虹膜识别方法,该方法利用核主成分分析(KPCA)提取虹膜的纹理特征,通过竞争学习寻找其中最优的KPCA特征,形成虹膜编码,最后通过计算编码之间的方差倒数加权欧氏距离对虹膜进行识别.实验结果表明,该方法计算速度快,提取特征的效果好,对环境的适应性强,可用于实际的身份鉴别系统.     

基于主成分的Logistic模型的上市公司信用风险评价分析

针对当前上市公司信用风险管理效果不佳的问题,提出以上市公司违约概率作为信用风险高低的衡量标准,利用我国上市公司的财务数据,结合主成分分析法和Logistic方法构造了上市公司信用风险评估模型。实证研究结果表明,该模型具有可信的识别预测和推广能力,能够为企业信用风险程度的判定提供客观依据。     

基于核主成分分析的三维模型分类算法

针对三维模型的分类问题,提出了一种基于核主成分分析(Kernel-Principal Components Analysis,K-PCA)的三维模型分类算法。该算法首先选择形状直径函数(Shape Diameter Function,SDF)作为特征描述符来提取三维模型的特征向量;然后使用核函数将原始特征向量映射到高维空间中并在该空间上进行PCA得到新的特征向量;最后使用KNN算法并计算未知模型与已知类别的k个模型之间的l2范数以实现模型的分类,确定未知模型的类别。实验结果表明,该算法能够很好的识别三维模型的几何特征,能准确的区分不同类别的三维模型,具有较高的分类准确率。     

基于主成分分析的张掖市经济可持续发展综合评价

文章运用张掖市第三次全国经济普查数据,采用主成分分析法,对张掖市经济可持续发展水平进行了综合评价,在此基础上,结合张掖市的实际情况,提出了张掖市经济可持续发展的对策建议。     

基于核主成分分析的大学生综合素质测评

运用核主成分分析建立大学生综合素质测评模型，并与主成分分析的结果进行了比较。最后对大学生综合素质给出一个客观综合的评价。     

基于主成分分析的区域创新能力评价

利用数据统计和SPSS11．0计算机软件进行主成分分析，对我国在区域创新体系建设方面较具代表性的14个省市的区域创新能力发展现状进行评分、划类和排序，论证了我国区域创新体系大致的发展状况和未来发展前景，并提出了相关的政策建议，以期为各地经济的健康发展提供更好的思路。     

基于主成分分析的中国工业科技竞争力评价

科技竞争力是产业竞争力中最重要的构成因素.产业科技竞争力综合评价对于全面、科学、客观地反映产业依靠科技进步提升竞争力的潜力具有重要的参考价值.评价产业科技竞争力的方法有很多,尝试采用主成分分析法,举例对2002年中国工业主要10个产业的科技竞争力进行综合评价,并依据评价结果对中国工业主要产业科技竞争力进行分析.     

基于核主成分分析的话题跟踪系统

话题跟踪是信息处理中的一项重要技术,如何提取鲁棒的话题样本特征是其中的研究重点。针对样本中的话题偏移问题,提出一种基于核主成分分析的算法。该算法首先利用开发集的先验知识构建加权矩阵;然后采用核主成分分析对样本进行话题偏移补偿,从而有效地去除了话题偏移的影响,提升了样本特征的鲁棒性;最后通过K-最近邻(K-nearest neighbor,KNN)和Rocchio算法进行分类。在Fisher英文数据库的话题跟踪测试结果表明,相对于基线系统,该系统在检测代价上有15%～18%的相对降低。     

基于非线性主成分分析的综合素质评价模型研究

通过对我国大学生综合素质的评价现状进行分析,构建了综合评价的非线性主成分分析模型,并应用该模型对大学生综合素质进行了合理的评价。     

基于主成分分析的南宁市节约型城镇建设评价

从生产、生活、环境和空间四方面选取指标构建南宁市节约型城镇评价指标体系,采用主成分分析法对南宁的城镇建设的节约性水平进行评价,找出南宁节约型城镇建设中存在的问题,从土地使用与空间资源的节约,以及水资源与能源的消耗节约方面,提出创建南宁市节约型城镇的战略措施,促进人与自然和谐发展。     

基于非线性主成分分析法的SWOT战略定位模型研究

文章构建了基于非线性主成分分析法(NLCPA)的SWOT战略定位模型,实现了SWOT定性分析与非线性定量分析的有机结合,充分考虑了影响战略定位SWOT子因素间的关联性.该模型通过引入非线性主成分分析法,避免了AHP-SWOT等基于线性均值SWOT战略定位模型的缺点,提高了分析结果的科学性和可信度.运用该模型对中航工业某飞机装备有限公司战略定位的SWOT因素进行综合评估,采用得到的综合主成分的指标代替原来较多的指标,将主成分的方差贡献率作为权重,以主成分的线性加权值作为SWOT因素的综合评价结果,提高了该公司战略绩效管理定位的效度,并与基于线性均值分析法的SWOT战略定位模型应用结果进行了验证比较.     

基于主成分分析法的高等学校发展状况评价

利用主成分分析能够把多个指标转化为少数几个指标的思想,介绍了其基本思想及其计算步骤．针对影响高等学校发展的指标因素,利用主成分分析方法来对高校的发展状况做出合理的综合评价．最后根据一个高校最近几年的发展做出综合评价．     

基于主成分分析法的深基坑支护方案优选模型

深基坑支护方案受多种因素影响,而且因素之间可能存在重叠、相关关系.为选择经济合理、整体综合指标最优的支护方案,在分析影响深基坑支护体系因素的基础上,将主成分分析法应用于支护方案优选中,提出基于主成分分析法的深基坑支护方案优选模型.并成功应用于深基坑工程支护体系综合决策中,为复杂系统的综合决策提供了一条新途径.