【摘 要】
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由于普通的主元分析(PCA)方法无法提取数据中的非线性相关特性,本文提出了一种基于冲经网络的非线性PCA(NLPCA)方法,不仅提取了高维原始数据的线性信息还能提取非线性信息.在
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由于普通的主元分析(PCA)方法无法提取数据中的非线性相关特性,本文提出了一种基于冲经网络的非线性PCA(NLPCA)方法,不仅提取了高维原始数据的线性信息还能提取非线性信息.在此基础上进一步提出了样本中显著误差及劣点的检测方法,从而支持对其进行合理剔除或是修正.仿真试验表明它能有效地减小误差点对网络训练精度的影响,大大增强了算法的鲁棒性.
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