鲁棒核主元分析的数据重构

来源 :信息与控制 | 被引量 : 0次 | 上传用户：dongchangnie

【摘要】

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针对野值点噪声对样本均值和协方差估计带来的不利影响,在线性鲁棒M位置估计方法的基础上,结合了核原理来估计协方差,提出了一种新型的鲁棒KPCA（核主元分析）算法.将所提出的算

【作者】

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黄宴委

【机构】

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福州大学电气工程与自动化学院

【出处】

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信息与控制

【发表日期】

：

2010年3期

【关键词】

：

核主元分析核函数M位置估计鲁棒核主元分析数据重构 kernel principal component analysis kernel function

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针对野值点噪声对样本均值和协方差估计带来的不利影响,在线性鲁棒M位置估计方法的基础上,结合了核原理来估计协方差,提出了一种新型的鲁棒KPCA（核主元分析）算法.将所提出的算法应用于数据重构仿真实验,仿真测试结果表明当样本数据中存在野值点噪声时,由所提出的鲁棒KPCA算法实现样本数据重构时,要比KPCA具有更高的重构精度,抗野值点噪声性能更强.

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