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累计贡献率(CCR)决定着降维子空间的维度,贡献率越高,维度越大,计算成本也越高,但对图像的识别精度来说却并不一定越好。利用单向二维典型相关分析(2D-CCA)进行图像特征抽取时面临的CCR如何选取问题,目前还没有一个有效的解决方案。偏微分方程组(PDEs)与一维典型相关分析(CCA)的算法结合并没有解决CCA存在的会破坏图像的空间结构,丢失图像的判别信息以及造成"维数灾难"等问题。为解决上述问题,提出了将PDEs与单向2D-CCA结合的一体化学习算法,着重研究了PDEs对2D-CCA中CCR的影响