核主成份分析相关论文
本文对一种改进的基于KPCA和SVM的文本无关说话人识别算法进行了研究。文章围绕核主成份分析、支撑向量机(SVM)、仿真实验与结果等......
本论文从模型选择的角度研究如何处理高维的，强相关的，多维共线性又带有噪音的数据。主要包括三章：
第二章，我们提出了一种用于多......
在核主成份分析的特征提取基础上,采用支持向量机方法对多目标图像进行分割研究.实验结果表明,结合核主成份分析的特征提取,支持向......
降维是高光谱图像常用的预处理手段,而核主成份分析通过非线性映射能够挖掘数据的高阶统计特性,是目前较常使用的特征提取方法.本......
本文提出了改进的SKPCA降维方法。在特征向量稀疏化表达的基础上,实现了一阶降维、二阶降维与非线性降维。在增强特征向量表达能力......
心电图是当前心脏疾病诊断的主要手段之一,然而心电图无法提供直观的心脏图像,心脏电功能成像技术就是解决这一弊端的有效方式。心......
为精确识别具体的攻击行为,提高入侵行为的识别率,提出一种基于PCA-2KPCA-SVM的pod入侵高精度检测方法。根据样本的不同分布特点选......
目前,遥感技术已成为区域荒漠化监测与评价的重要手段,是区域荒漠化、土壤信息、植被信息的主要获取方式。尽管遥感技术在土地荒漠......
针对空间卫星识别问题,在核主成份分析和支持向量机基础上提出了一种KPCA+SVM的方法,首先对卫星图像采用KPCA方法提取特征信息,然......
文章给出了一种非线性主成分评价模型:核主成分分析(KPCA),它将原变量空间通过一个非线性变换映射到高维特征空间F中,在F中进行线......
