【摘 要】
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多向核独立成分分析(multiwaykernelindependentcomponentanalysis,MKICA)在监测间歇过程非高斯性和非线性方面取得了广泛应用,其仅仅是将线性独立成分分析(independentcompo
【机 构】
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北京工业大学信息学部,数字社区教育部工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61640312),北京市自然科学基金项目(4172007),北京博士后工作经费资助项目.
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多向核独立成分分析(multiwaykernelindependentcomponentanalysis,MKICA)在监测间歇过程非高斯性和非线性方面取得了广泛应用,其仅仅是将线性独立成分分析(independentcomponentanalysis,ICA)方法利用核主成分分析(kernelprincipalcomponentanalysis,KPCA)白化扩展到非线性领域,但数据经KPCA白化后只考虑数据信息最大化未考虑数据簇结构信息的不足,为解决此问题,采用核熵成分分析(kernelentropy
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