基于小波-KCCA的非线性欠定盲分离方法研究 被引量：9

1

作者 李志农 张芬 何旭平 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期601-606,共6页

结合小波分析和核典型相关分析(KCCA)各自的特点,提出一种基于小波-KCCA非线性欠定盲源分离方法。该方法的基本思想是利用小波分析对观测信号进行分解,将分解后的小波系数与原来的观测信号重新组合,构成新的观测信号,从而将欠定盲分离... 结合小波分析和核典型相关分析(KCCA)各自的特点,提出一种基于小波-KCCA非线性欠定盲源分离方法。该方法的基本思想是利用小波分析对观测信号进行分解,将分解后的小波系数与原来的观测信号重新组合,构成新的观测信号,从而将欠定盲分离转换为超定或正定盲分离。然后把新的非线性观测信号从低维空间映射到高维核特征空间,将非线性盲源分离问题转化为特征空间中的线性盲源分离问题,最后用典型相关分析对混合信号进行盲源分离,得到源信号的估计。仿真结果表明,与传统的非线性盲分离方法相比较,提出的方法具有明显的优势,得到了满意的分离效果。最后,轴承内外圈故障非线性欠定混合盲分离实验进一步验证了小波-KCCA方法的有效性。 展开更多

关键词 核典型相关分析 小波分析 故障诊断 非线性混合 欠定盲分离 滚动轴承

下载PDF 职称材料

基于KCCA虚假邻点判别的非线性变量选择 被引量：8

2

作者 李太福 易军 +2 位作者 苏盈盈 胡文金 高婷 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期213-220,共8页

特征变量选择技术是非线性系统建模过程中降低信息冗余和提高精度的有效方法。提出一种结合核典型相关法(kernel canonical correlation analysis,KCCA)与虚假最近邻法的变量选择法。首先引入核方法,将非线性原始数据映射到线性空间,再... 特征变量选择技术是非线性系统建模过程中降低信息冗余和提高精度的有效方法。提出一种结合核典型相关法(kernel canonical correlation analysis,KCCA)与虚假最近邻法的变量选择法。首先引入核方法,将非线性原始数据映射到线性空间,再采用典型相关法有效合理地消除因子之间的多重共线性,受混沌相空间虚假最近邻点法的启示,通过计算原始数据在KCCA子空间中投影的距离,判断其对主导变量的解释能力,由此进行变量的选择。该方法用氢氰酸生产工艺工程中的非线性模型验证,并与全参数模型进行比较,结果显示该方法有良好的变量选择能力。因此,该研究为非线性系统建模的变量选择方法提供了一种新方法。 展开更多

关键词 非线性系统 建模 kcca FNN 变量选择

下载PDF 职称材料

基于核典型相关分析的字符识别 被引量：3

3

作者 舒科 吴炜 +2 位作者 罗代升 杨晓敏 陈默 《光电子．激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期558-561,共4页

介绍一种基于核典型相关分析(KCCA)的字符识别方法。首先选取核函数将低维数据映射到高维空间,再利用典型相关分析(CCA)的思想对数据进行降维,最后利用分类器对降维后的数据进行分类识别。通过对MINST手写数字字符库的实验结果表明,利用... 介绍一种基于核典型相关分析(KCCA)的字符识别方法。首先选取核函数将低维数据映射到高维空间,再利用典型相关分析(CCA)的思想对数据进行降维,最后利用分类器对降维后的数据进行分类识别。通过对MINST手写数字字符库的实验结果表明,利用KCCA对特征数据进行降维后,能够在新的特征空间中寻找到较好的线性模型,即新特征能够被较好地分类识别。 展开更多

关键词 核方法 典型相关分析(CCA) 核函数 核典型相关分析(kcca) CHOLESKY分解

原文传递

一种新的特征提取方法及其在模式识别中的应用 被引量：4

4

作者 刘宗礼 曹洁 郝元宏 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第4期1032-1035,共4页

核典型相关分析(KCCA)是一种有监督的机器学习方法,可以有效地提取非线性特征。然而随着训练样本数目的增加,标准的KCCA方法的计算复杂度会随之增加。针对此缺点,提出一种改进的KCCA方法:首先用几何特征选择方法选择一个训练样本子集并... 核典型相关分析(KCCA)是一种有监督的机器学习方法,可以有效地提取非线性特征。然而随着训练样本数目的增加,标准的KCCA方法的计算复杂度会随之增加。针对此缺点,提出一种改进的KCCA方法:首先用几何特征选择方法选择一个训练样本子集并将其映射到再生核希尔伯特空间(RKHS),然后设计了一种提升特征提取效率的算法,该算法按照对特征分类贡献的大小巧妙地选取样本的特征值,进而求出其相应的特征向量,最后将改进的KCCA与支持向量数据描述(SVDD)多分类器相结合用于分类识别。在ORL人脸图像数据库上的实验结果表明,改进的方法相对传统的KCCA方法,在不影响识别率的情况下提高了人脸识别速度,减小了系统存储量。 展开更多

关键词 人脸识别 核典型相关分析 特征向量选择 支持向量数据描述

下载PDF 职称材料

融合KCCA推断强化学习的机器人智能轨迹规划 被引量：3

5

作者 傅剑 滕翔 +1 位作者 曹策 娄平 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期96-102,共7页

针对当前模仿强化学习(LfDRL)框架面向新任务时并未考虑机器人各关节之间的联系,从而影响学习效果的不足,利用伪协方差矩阵的思想,基于再生核空间(RKHS)和广义瑞丽熵构建面向泛函指标的关节间摄动相关局部坐标系,进而设计出一种集成核... 针对当前模仿强化学习(LfDRL)框架面向新任务时并未考虑机器人各关节之间的联系,从而影响学习效果的不足,利用伪协方差矩阵的思想,基于再生核空间(RKHS)和广义瑞丽熵构建面向泛函指标的关节间摄动相关局部坐标系,进而设计出一种集成核典型相关分析(KCCA)与路径积分策略提升(PI^2)的强化学习方法.利用学习经验数据基于KCCA推断出机器人各关节间面向轨迹规划任务的隐含非线性启发式信息,引导PI^2搜索到最优/次优策略,使得机器人实现从示范轨迹规划任务到新轨迹规划任务的快速迁移学习,并高质量完成.选择顺应性装配机械手臂(SCARA)和优傲5(UR5)机器人的过单点、过两点迁移学习智能轨迹规划实验,结果表明:融合KCCA推断启发式信息的强化学习的平均代价下降率明显优于经典的PI^2算法,其机器人智能轨迹规划在提升学习收敛速度的同时也提高了机器人完成新任务的精度. 展开更多

关键词 轨迹规划 模仿强化学习(LfDRL) 核典型相关分析(kcca) 路径积分策略提升(PI^2) 伪协方差矩阵

原文传递

基于核典型相关分析的姿态人耳、人脸多模态识别 被引量：3

6

作者 王瑜 穆志纯 +1 位作者 徐正光 骆佳佳 《北京科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第10期1200-1204,共5页

选用在生理位置上具有一定关联性的人耳和人脸作为研究对象,针对剧烈的姿态变化会造成融合信息大量缺损的问题,提出了一种基于核典型相关分析的多模态识别方法,利用标准化和中心化两种方法对原始数据集进行预处理,并用最近邻方法进行分... 选用在生理位置上具有一定关联性的人耳和人脸作为研究对象,针对剧烈的姿态变化会造成融合信息大量缺损的问题,提出了一种基于核典型相关分析的多模态识别方法,利用标准化和中心化两种方法对原始数据集进行预处理,并用最近邻方法进行分类识别.实验结果表明,核典型相关分析方法可以有效地克服剧烈的姿态变化对人耳和人脸识别的影响,且与单生物特征相比,识别率显著提高. 展开更多

关键词 多模态识别 核典型相关分析 人耳识别 多模态 融合 标准化 中心化

原文传递

基于KCCA的跨语言专利信息检索研究 被引量：2

7

作者 刘伟成 张志清 孙吉红 《情报科学》 CSSCI 北大核心 2010年第5期751-755,共5页

研究了一种全新的基于KCCA算法的全自动跨语言信息检索方法,这种算法能通过学习双语训练语料来获得文献的语义表示(向量空间)。运用KCCA来进行中英跨语言专利检索的实验,结果令人鼓舞,所获得的检索结果明显好于以往的技术方法。

关键词 核典型相关分析 跨语言信息检索 专利检索

原文传递

一种基于核典型关联分析的短语音说话人嵌入向量算法 被引量：2

8

作者 龙华 瞿于荃 段荧 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2021年第11期2269-2275,共7页

针对短语音条件下,基于全局变异空间提取的身份向量存在估计不足导致性能下说话人识别降的问题,提出了一种基于核典型关联分析的方法融合全局变异空间和时滞神经网络的说话人嵌入向量.首先,分别训练全局变异空间和时滞神经网络模型.然... 针对短语音条件下,基于全局变异空间提取的身份向量存在估计不足导致性能下说话人识别降的问题,提出了一种基于核典型关联分析的方法融合全局变异空间和时滞神经网络的说话人嵌入向量.首先,分别训练全局变异空间和时滞神经网络模型.然后在注册和测试阶段,同时提取说话人在两者模型中嵌入向量.通过高斯核函数将其映射至高维空间分析其非线性关联关系,从中获得仿射向量,最后将其组合得到最终说话人嵌入向量.实验表明,10秒以下的短语音环境,该方法所提取出的说话人向量相比其余几种说话人嵌入向量在等误差率和最小检测代价上平均下降了16.29%,20.38%,2.78%以及8.03%,7.17%,0.26%.最后,与其他算法进行对比,在等误差率上均有提升.以上实验表明,该文所提出的方法有效提高短语音环境下的说话人识别性能. 展开更多

关键词 全局变异空间 时滞神经网络 核典型相关分析 嵌入向量 短语音

下载PDF 职称材料

一种基于核函数特征提取改进方法的应用 被引量：2

9

作者 李德启 刘传领 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第8期3185-3187,3191,共4页

针对标准的核典型相关分析(KCCA)方法在对训练样本增大的情况下相应计算机复杂度剧增、内存占用量大的缺陷,在对标准的KCCA特征提取方法分析推导的基础上,提出了一种改进的核函数特征提取方法。该方法首先根据特征值的大小对训练样本重... 针对标准的核典型相关分析(KCCA)方法在对训练样本增大的情况下相应计算机复杂度剧增、内存占用量大的缺陷,在对标准的KCCA特征提取方法分析推导的基础上,提出了一种改进的核函数特征提取方法。该方法首先根据特征值的大小对训练样本重要程度进行判断,进而完成对应特征向量的提取;然后通过与SVDD分类器的结合,在对图像识别率影响不大的情况下,提升了对图像特征提取的效率,节省了系统的存储量;最后通过在Yale标准人脸库上进行仿真对比实验,验证了该方法的可行性,从而为提高图像模式识别效率提供了一种有效的途径。 展开更多

关键词 核典型相关分析 特征提取 计算复杂度 内存占用量 识别率

下载PDF 职称材料

视听信息融合的CNC铣刀磨损状态监测方法

10

作者 黄智坤 刘丽冰 +2 位作者 张晶 袁军 杨泽青 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2022年第8期93-100,共8页

针对目前多特征融合刀具磨损监测方法中存在特征之间相关性差、非线性关系被忽略,导致用于模式识别的融合特征维数过大、冗余信息多、特征契合度差和识别准确率低的问题。提出了一种核典型相关分析(Kernel Canonical Correlation Analys... 针对目前多特征融合刀具磨损监测方法中存在特征之间相关性差、非线性关系被忽略,导致用于模式识别的融合特征维数过大、冗余信息多、特征契合度差和识别准确率低的问题。提出了一种核典型相关分析(Kernel Canonical Correlation Analysis,KCCA)的多级特征融合方法。采集数控加工过程的声压信号以及工件纹理图像,并提取相应的视听特征,利用核典型相关分析法在高维空间找到2组投影方向,保证投影后特征间的皮尔逊系数最大,使视听特征的相关性最大化。经实验验证,利用核典型相关分析法能计算6组典型变量,并表达原特征97%以上的信息,大大降低了特征维数、减少了冗余特征。并且同样的识别模型下,核典型相关分析法能够将检测准确率提升至95%以上。 展开更多

关键词 刀具磨损监测 视听信息融合 非线性关系 皮尔逊系数 核典型相关分析

下载PDF 职称材料

基于KCCA优化的网络入侵检测算法 被引量：1

11

作者 钱鹏江 王士同 +1 位作者 徐华 颜惠琴 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第23期118-119,共2页

入侵检测系统所得原始特征通常是高维度的,这些高维度特征带来了较大的计算开销。针对该问题,采用核典型相关分析方法进行原始特征的二次提取,得到简约而重要的二次特征。在该二次特征的基础上运用二叉树多分类支持向量机法判别待测网... 入侵检测系统所得原始特征通常是高维度的,这些高维度特征带来了较大的计算开销。针对该问题,采用核典型相关分析方法进行原始特征的二次提取,得到简约而重要的二次特征。在该二次特征的基础上运用二叉树多分类支持向量机法判别待测网络状态所属类别。仿真实验证明,该算法在不显著损失检测准确度的情况下可提升系统实时性,从而达到优化目标。 展开更多

关键词 入侵检测系统 核典型相关分析 二次特征 二叉树支持向量机

下载PDF 职称材料

基于KCCA的特征匹配方法 被引量：3

12

作者 郭辉 《科学技术与工程》 北大核心 2013年第12期3488-3491,共4页

特征匹配问题是计算机视觉和模式识别中一个关键步骤,在很多领域都有着重要的应用。借助核典型相关分析思想,提出了一种基于空间相关性的特征匹配方法,该方法通过核典型相关分析,将特征点集投影到核空间中,并将投影向量作为匹配特征,根... 特征匹配问题是计算机视觉和模式识别中一个关键步骤,在很多领域都有着重要的应用。借助核典型相关分析思想,提出了一种基于空间相关性的特征匹配方法,该方法通过核典型相关分析,将特征点集投影到核空间中,并将投影向量作为匹配特征,根据投影向量之间的相似性进行匹配。仿真实验结果表明,该算法优于基于谱分解的特征匹配算法,在图像含有噪声和存在结构误差的情况下,算法具有较高的匹配率。 展开更多

关键词 核典型相关分析 特征匹配 特征检测 图像配准 奇异值分解

下载PDF 职称材料