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基于KPCA与LSSVM的网络控制系统时延预测方法
网络控制系统 时延预测 核主成分分析 最小二乘支持向量机
2013/11/19
针对网络控制系统中随机时延很难精确预测的问题，首次将核主成分分析（kernel principal component analysis, KPCA）与最小二乘支持向量机（least squares support vector machine, LSSVM）结合对随机时延进行预测，KPCA对输入随机时延序列降维，消除重复性与噪声，减少LSSVM的运算量，降维后的时延序列通过LSSVM算法预测时延...
优化KPCA特征提取下的FCM算法研究
核函数主元分析 文化算法 模糊聚类
2009/12/10
利用核函数主元分析（KPCA）方法对大样本、高维数据进行特征提取预处理，并结合文化算法（CA）选择最优或接近最优的核函数，将其用于模糊C均值（FCM）聚类中，不但有效地提取了样本的非线性信息，而且使样本维数得到约简。实验表明该方法具有较好的聚类效果和更少的训练时间。
基于KPCA空间相似度的一类入侵检测方法
入侵检测 主成分分析 免疫算法
2009/9/25
为了解决入侵检测系统中异常样本数据不易收集以及异常样本数据分布不均导致传统分类算法出现过适应现象等现实应用问题,提出了一种基于核主成分分析(KPCA)空间相似度的一类入侵检测方法。该方法利用KPCA形成正常样本的非线性特征子空间，其他样本在该空间的投影系数作为相似性的度量。同时，为了有效利用已有的异常训练样本，通过自适应增加免疫因子方法来提高模型的决策性能及增量学习能力。对核函数参数和阈值设定进行...
提出通过String Kernel方法把负实例语法数据库中的负实例转化成核矩阵，再用Kernel Principal Component Analysis（KPCA）对转换的核矩阵进行特征提取，进而可将原始负实例数据库按照这些特征分成多个容量较小的特征表。通过构造负实例特征索引表设计了一个分类器，待检查的句子通过此分类器被分配到某个负实例特征表里进行匹配搜索，而此特征表的特征属性数和记录数要远远小...
一种融合KPCA和KDA的人脸识别新方法
核判别分析 核主成分分析 广义最近特征线
2008/12/18
核判别分析（KDA）和核主成分分析（KPCA）分别是线性判别分析（LDA）和主成分分析（PCA）在核空间中的非线性推广，提出了一种融合KDA和KPCA的特征提取方法并应用于人脸识别中，该方法综合利用KDA和KPCA 的优点来提高人脸识别的性能。此外，还提出了一种广义最近特征线(GNFL)方法来构造有效的分类器。实验结果证明：提出的方法获得了更好的识别结果。