核主成分分析

摘要： 为了提高接地网腐蚀速率预测精度,利用核主成分分析法对接地网腐蚀速率的主元进行提取,依据KPCA分析结果进行了指标重构,减少了接地网腐蚀预测模型建模工作量。通过收敛因子非线性调整及莱维飞行策略对斑点鬣狗算法进行改进,基于改进后的斑点鬣狗算法对最小二乘支持向量机的惩罚参数和核函数参数进行优化,建立了基于KPCA-ISHO-LSSVM的接地网腐蚀速率预测模型。仿真结果表明,经ISHO优化LSSVM接地网腐蚀速率预测模型的平均相对误差、均方根误差、全局最大相对误差均定系数分别为2.79%、0.139、3.53%和0.995,均优于其他接地网腐蚀预测模型,验证了模型的正确性和优越性。

摘要： 为简化乘用车车内声品质客观评价模型,从物理声学和心理声学角度出发,针对10辆典型乘用车,在精密级整车半消声室内进行了车内噪声测试,得到指定测点在多个稳态工况下的噪声信号,使用以多项式核函数为基础的主成分分析方法将11维乘用车车内声品质客观评价特征降低至4维,包括尖锐度、粗糙度、清晰度指数和优先语音干扰级,并得到了所提取的主要客观特征在不同发动机转速下的变化规律:当发动机转速达到1800 r/min附近时,尖锐度和优先语音干扰级出现峰值,粗糙度和清晰度指数出现局部极小值。

摘要： 磷石膏深度开发利用技术尚不成熟,绝大部分矿山企业采取建库堆放的方式处理,此举不仅投资大、维护费用高,而且还占用大量的土地资源;磷石膏库既是重大的危险源,又是严重的污染源,如何有效处置磷石膏废弃物已成为矿山企业迫切需要解决的问题。磷石膏胶结充填体抗压强度特征是充填开采技术中的研究热点,通过分析充填材料的理化特性,测定不同配比充填体的抗压强度、应力-应变关系以及微观结构,利用活性率、粒径分形维数和孔隙分形维数揭示充填体的抗压强度特征,通过多元非线性回归以及核主成分分析-非线性回归法构建了充填体抗压强度模型,研究结果表明:磷石膏充填体符合弹塑性模型,其抗压强度与水化产物、孔隙、结构致密程度等密切相关;活性率、粒径分形维数和孔隙分形维数与充填体抗压强度呈非线性关系,且多元非线性回归模型的拟合精度和拟合优度高于核主成分分析-非线性回归模型,但后者复杂度大大降低。

摘要： 近些年电网公司对配电网投资持续加大,但缺乏一套科学合理的配电网项目投资效益评估体系。在此背景下,首先从装备水平、网架结构、供电能力、新增供电量等方面构建了两级配电网项目投资效益评估指标体系,并使用层次分析法与熵值法分别对评估体系中各指标计算权重,以及使用博弈论方法综合二者权重形成各指标最终权重;最后,采用核主成分分析方法抽取各项目评价指标数据的主成分,再基于主成分综合得分和投资金额对各项目投资效益优劣进行排序。仿真算例表明该方法可以科学合理评价配电网项目投资效益,有效地指导配电网建设与改造。

摘要： 为保证在摘酒过程中基酒分段的准确,研究通过利用傅里叶变换近红外设备对整个摘酒过程中的基酒样品进行光谱采集,使用支持向量机(SVM)对最优预处理的基酒光谱建立基酒分段模型,其模型训练集的正确率为93.02%,测试集判别率为90.08%。为减少建模时间和提高模型的可靠性,使用核主成分分析(KPCA)对基酒光谱数据降维,并对此建立基酒分段模型。其训练集正确率为94.81%,测试集判别率为90.75%,相比无KPCA分析时的分段模型训练集高1.79%,测试集高0.67%。为进一步提高模型的判别能力,使用马氏距离(MD)剔除了降维后的异常数据样品,创建的基酒分段模型训练集对基酒段数的正确率为98.72%,测试集正确率为98.75%。剔除异常样品后的分段模型的训练集正确率提高了3.91%,测试集判别率提高了8%。以上研究表明了KPCA+MD+SVM基酒分段模型能对基酒进行快速判别,为近红外光谱在自动化摘酒方面提供了一种理论可能。

摘要： 为提高滚动轴承剩余寿命预测精度,提出一种基于集合经验模态分解-核主成分分析(EEMD-KPCA)和改进的哈里斯鹰优化-最小二乘支持向量机(IHHO-LSSVM)的滚动轴承剩余寿命预测模型.首先,使用集合经验模态分解方法对原信号进行分解,根据相关系数和峭度值选取合适的本征模态函数进行重构;然后,提取时域、频域、小波包能量谱等指标,并用核主成分分析,选取累计贡献率大于85%的主成分作为轴承退化性能指标;建立最小二乘支持向量机寿命预测模型,针对模型参数,提出一种改进的哈里斯鹰优化算法,并在新算法基础上设计新的能量周期性递减调控机制.采用轴承全寿命实验数据进行验证,结果表明:该方法提取的轴承性能评估指标能够更全面地表征轴承性能退化情况,建立的模型具有良好的预测效果.

摘要： 为提高电力变压器故障识别精确度,提出基于核主成分分析(Kernel principal component analysis,KPCA)与改进哈里斯鹰算法(Improved Harris hawk algorithm,IHHO)优化最小二乘支持向量机(Least square support vector machine,LSSVM)的电力变压器故障诊断方法。首先,利用核主成分分析对变压器原始故障数据进行预处理,去除冗余数据;其次,结合Sigmoid变形函数以及点对称策略改进传统哈里斯鹰算法(HHO),并与HHO和遗传算法(Genetic algorithm,GA)进行性能对比,证明求解精度和网络收敛速度有所提升;最后,采用IHHO对LSSVM的相关超参数进行优化求解,获取KPCA与IHHO-LSSVM相结合的变压器故障诊断模型。结果表明所提模型的诊断精度为95.6%,同其他故障诊断模型相比分别提高了8.9%、16.7%,证明了所提方法能够有效地提升变压器故障诊断性能。

摘要： 窃电行为严重危害电网安全,为了提高对窃电行为的检测效率,提出一种新型的基于Grassberger熵随机森林的电网用户窃电检测方法。首先,采用核主成分分析方法(Kernel Principal Componemt Analysis,KPCA)对用户的原始用电量的时间序列向量进行降维,提取用户的用电特征;接着,考虑到窃电样本和正常样本数量相差较大时,窃电检测的分类器训练效果较差,因此,采用数据欠采样方法建立多个数量平衡的样本子集,并采用改进的Grassberger熵随机森林(Random Forest,RF)算法计算信息增益,对各样本子集进行训练再集成,从而提高模型对窃电检测的准确度。以中国南方电网的专变用户窃电检测为案例,将各用户的电表采集电量数据作为模型输入,验证所提模型的窃电检测效果。

摘要： 跨项目软件缺陷预测可以解决预测项目中训练数据较少的问题,然而源项目和目标项目通常会有较大的数据分布差异,这降低了预测性能。针对该问题,提出了一种基于特征选择和TrAdaBoost的跨项目缺陷预测方法(CPDP-FSTr)。首先,在特征选择阶段,采用核主成分分析法(KPCA)删除源项目中的冗余数据;然后,根据源项目和目标项目的属性特征分布,按距离选出与目标项目分布最接近的候选源项目数据;最后,在实例迁移阶段,通过采用评估因子改进的TrAdaBoost方法,在源项目中找出与目标项目中少量有标签实例分布相近的实例,并建立缺陷预测模型。以F1作为评价指标,与基于特征聚类和TrAdaBoost的跨项目软件缺陷预测(FeCTrA)方法以及基于多核集成学习的跨项目软件缺陷预测(CMKEL)方法相比,CPDP-FSTr的预测性能在AEEEM数据集上分别提高了5.84%、105.42%,在NASA数据集上分别提高了5.25%、85.97%,且其两过程特征选择优于单一特征选择过程。实验结果表明,当源项目特征选择比例和目标项目有类标实例比例分别为60%、20%时,所提CPDP-FSTr能取得较好的预测性能。

摘要： 针对当前铁路货车制动系统故障诊断精度不高、效率低下的问题,以货车空气制动机风压数据为研究对象,提出了一种基于核主成分分析(KPCA)和优化隐马尔可夫模型(HMM)的货车制动系统故障诊断方法。首先,对制动机多通道风压信号进行特征提取,获得特征向量;然后采用KPCA对特征向量进行特征约减,获取主要的信息成分;采用K均值(K-means)算法对隐马尔可夫模型的初始参数进行优化,最后利用优化隐马尔可夫模型对空气制动机进行故障诊断。实验结果表明,与其它诊断模型相比,所提方法具有更高的诊断率和优越性。

摘要： 影响中长期径流的因素众多,从众多的影响因素中选择合适的因子至关重要.目前,常用的筛选因子方法主要是相关分析法,这种方法选出的因子相互之间存在复共线性.如果直接把这些因子作为模型的输入,会使模型参数增加,且过多的冗余和噪声会对模型预报结果产生不利影响.本文提出了互信息和核主成分分析驱动的Elman神经网络径流预报方法.该方法利用互信息筛选因子,使用核主成分分析提取筛选的因子的特征,然后将提取的特征输入Elman神经网络.利用锦屏一级水电站2007-2011年的年平均径流数据对该方法进行评估,多次预报的最大相对误差都在16％以内,预报效果良好.对多次预报结果取平均值,预报的精度进一步提高.

摘要： 旋转森林(Rotation Forest,RoF)是一种运用线性分析理论和决策树的集成分类算法,在分类器个数较少的情况下仍取得良好的结果,同时能保证集成分类的准确性.但对于部分基因数据集,存在线性不可分的情况,原始的算法分类效果不佳.提出了一种运用核主成分分析变换的旋转森林算法(KPCA-RoF),选择高斯径向基核函数和主成分分析的方法对基因数据集进行非线性映射和差异性变化,着重于参数的选择问题,再利用决策树算法进行集成学习.实验证明,改进后的算法能很好地解决数据线性不可分的情形,同时也提高了基因数据集上的分类精度.

摘要： 话题跟踪是信息处理中的一项重要技术,如何提取鲁棒的话题样本特征是其中的研究重点.本文针对样本中的话题偏移问题,提出一种基于核主成分分析的算法,该算法首先利用开发集的先验知识构建加权矩阵;然后采用核主成分分析对样本进行话题偏移补偿,从而有效地去除了话题偏移的影响,提升了样本特征的鲁棒性;最后通过KNN和Rocchio算法进行分类.在Fisher英文数据库的话题跟踪测试结果表明,相对于基线系统,本文所提出的系统在检测代价上有15%～18%的相对降低.

摘要： 视觉跟踪是计算机视觉中的研究热点,其应用领域广泛.为了适应视觉场景中目标表观的变化,提出了一种基于核主成分分析的视觉跟踪算法.在初始跟踪阶段,采用简单的粒子滤波相关跟踪算法获取场景中目标的先验表观图像数据,根据目标表观图像颜色直方图与梯度方向直方图定义核函数,计算核矩阵,利用核主成分分析计算图像样本在核空间的降维矩阵,最后通过贝叶斯滤波获得目标状态的最佳估计,并进行仿真.实验结果说明了算法在真实的视频监控场景以及遮挡环境下都具有鲁棒性,对目标尺度变化具有自适应性.

摘要： 实际生产过程呈现多模态，通过数据聚类分析可以得到不同的生产状态信息。传统的线性分析方法难以有效提取非线性特性，核函数的引入可以有效解决非线性问题。但常用的欧式距离只考虑了数据的局部特性，为了突出数据的全局特性，该文将测地距离作为相似性度量引入到核主成分分析中，利用标准数据、田纳西一伊斯曼仿真生产数据和热轧带钢实际生产数据等进行聚类分析，明显提高了聚类准确性，验证了方法的有效性，进而可以进行生产状态的诊断，提高质量检测的针对性。

摘要： 随着专家系统与智能诊断方法的出现,单通道数据已经不能全面反映设备运行状态.在此基础上提出一种以全矢谱基础结合核主成分分析(KPCA)和粒子滤波的滚动轴承剩余使用寿命(RUL)预测新方法.利用全矢谱对原始信号的振动信息进行源双通道振动信息融合,从而得到可以更好反映信号特征的频谱结构.对融合后的信号进行时频,幅频特征提取,利用KPCA降方法,得到少量主元信号,然后以第一主成分作为轴承退化指标.利用轴承的全寿命进行验证,结果表明:该方法对滚动轴承进剩余使用寿命预测具有一定可行性.

摘要： 针对刀具损伤状态的识别问题,以提高刀具故障状态的识别精度为目标,结合信号处理和统计分析技术,提出了一种KPCA-Chi2数控铣床刀具损伤状态识别方法.首先,采用激光测振仪提取数控铣床运行状态下的振动时域信号.然后,选取振动信号时域和频域分布的8个统计特征参数,基于核主成分分析对特征参数进行降维融合,获得反映铣床刀具故障特征的时频主成分.在此基础上,构建时频主成分的Chi-2统计量,建立刀具损伤特征分布图,为刀具损伤状态的识别提供图形化参考.实验表明,本文提出的方法能够直观有效地识别刀具不同故障状态.

摘要： 在基于人体形状运动信息分析人体行为时,通常忽略了人体轮廓时空变化中的非线性信息.针对这一问题,本文提出了一种基于核主成分和人体轮廓特征的运动人体行为分析方法.通过运动目标检测算法获取视频图像中的运动人体轮廓信息,再将人体运动轮廓转换成一维距离向量,并利用离散余弦变换对一维距离向量进行去噪和归一化处理,生成人体行为运动形状样本向量,同时采用核函数特征空间变换来提取低维人体行为特征.最后利用基于特征空间的归一化欧式距离的最近邻对行为训练和识别.实验结果表明,本文算法具有较为理想的识别效果,并且拥有较低的计算代价.

摘要： 在基于人体形状运动信息分析人体行为时,通常忽略了人体轮廓时空变化中的非线性信息.针对这一问题,本文提出了一种基于核主成分和人体轮廓特征的运动人体行为分析方法.通过运动目标检测算法获取视频图像中的运动人体轮廓信息,再将人体运动轮廓转换成一维距离向量,并利用离散余弦变换对一维距离向量进行去噪和归一化处理,生成人体行为运动形状样本向量,同时采用核函数特征空间变换来提取低维人体行为特征.最后利用基于特征空间的归一化欧式距离的最近邻对行为训练和识别.实验结果表明,本文算法具有较为理想的识别效果,并且拥有较低的计算代价.

摘要： 在基于人体形状运动信息分析人体行为时,通常忽略了人体轮廓时空变化中的非线性信息.针对这一问题,本文提出了一种基于核主成分和人体轮廓特征的运动人体行为分析方法.通过运动目标检测算法获取视频图像中的运动人体轮廓信息,再将人体运动轮廓转换成一维距离向量,并利用离散余弦变换对一维距离向量进行去噪和归一化处理,生成人体行为运动形状样本向量,同时采用核函数特征空间变换来提取低维人体行为特征.最后利用基于特征空间的归一化欧式距离的最近邻对行为训练和识别.实验结果表明,本文算法具有较为理想的识别效果,并且拥有较低的计算代价.

摘要： 本发明公开了一种结合径向基函数和核主成分分析的太赫兹光谱识别方法，用于有效对太赫兹光谱进行降维且能解决太赫兹光谱线性不可分时的分类问题，本发明通过对待测物质进行制样处理，再将制样处理后的待测物质样品放进太赫兹时域光谱系统中得到待测样品的太赫兹光谱，采用滑动平均滤波法对待测物质的太赫兹光谱进行去躁处理，再使用径向基函数映射，最后利用核主成分分析进行降维处理得到特征，并将特征输入到经过训练的支持向量机进行分类得到物质识别结果。本发明提出了结合径向基函数和核主成分分析的方法提取太赫兹光谱特征，该方法提取得到的特征聚类效果好，分类准确率高。

摘要： 一种基于核主成分分析和贝叶斯网络的污泥膨胀诊断方法属于智能诊断技术领域。针对污水处理过程中污泥膨胀现象难以准确检测以及污泥膨胀原因变量难以准确辨识的问题，本发明设计了一种基于核主成分分析和贝叶斯网络的污泥膨胀诊断方法，设计基于核主成分分析的检测模型，完成污泥膨胀现象的检测，设计基于贝叶斯网络的诊断模型，辨识引发污泥膨胀的根本原因变量。结果表明该智能诊断方法能够的准确检测污泥膨胀现象并且可以辨识引发污泥膨胀的根本原因变量，提高了污水处理的质量和效率，保障了污水处理过程的安全稳定运行。

摘要： 本申请涉及人工智能技术，提供了基于核主成分分析的问答交互方法、装置及设备，是对待答复文本对应进行特征提取后基于核主成分分析降维后得到当前降维张量，再基于当前降维张量在预先存储的降维张量数据库中获取对应的目标降维张量，最后以所述目标降维张量对应的原始文本数据作为回复文本。实现了在计算待答复文本对应进行特征提取和基于核主成分分析降维后得到当前降维张量与在降维张量数据库中各降维张量的相似度时，已将张量降维成统一维度，不存在每个维度上基向量长度不一样的情况，计算的张量之间的余弦相似度结果更准确，所得到与目标降维张量对应的回复文本更加准确。

摘要： 本发明涉及一种基于自适应核主成分分析的化工过程故障检测方法，包括以下步骤：S1、根据历史数据，构建离线模型，以得到历史数据中核主成分载荷向量间的欧式距离和历史数据的核主成分T；S2、根据在线数据，进行在线监控，结合历史数据中核主成分载荷向量间的欧氏距离，依次得到在线数据的DVKPC、NDVKPC和AKPC，之后基于AKPC，计算得到在线数据的T2统计量和控制限；S3、判断T2统计量是否超过控制限，若判断为是，则表明发生故障，否则返回步骤S2。与现有技术相比，本发明通过对在线数据样本进行自适应挑选核主成分，能够有效集中变异信息，避免变异特征被分散或淹没，从而降低故障检测漏报率、提升故障检测性能。

摘要： 本发明公开了一种基于核主成分分析的日负荷曲线降维聚类方法，首先利用核函数对预处理后的日负荷数据矩阵做非线性映射至高维空间，获得高维核矩阵；接着对该高维核矩阵进行修正并做特征值分解，获得对应特征值及单位化特征向量，并依据特征值下降趋势设定提取效率，获得主成分分量及降维指标数目；其次，以特征值作为权重，对其做总和为1的归一化处理后获得权重向量，将修正后的高斯核矩阵在主成分分量上的投影作为降维数据矩阵；最后以降维数据矩阵及权重向量作为加权算法的输入对日负荷曲线进行聚类，并基于Silhouette指标确定最佳聚类数及聚类结果。本方法在提高计算效率的同时提高了聚类质量。其聚类结果与实际相符，具有一定的工程价值。

摘要： 本发明公开了一种基于核主成分分析的电力设备放电信号分离分类方法，包括步骤：(1)获取电力设备放电信号特征量作为样本数据集；(2)用核主成分分析处理样本数据集，得到的主成分变量作为新的特征量；(3)通过K‑means聚类方法对放电信号进行聚类，获得不同类型放电信号的类型标签；(4)选取最能体现不同放电信号差别的主成分变量，绘制二维和三维散点图；(5)不同类型放电信号之间根据类型标签进行圈门，完成放电信号的自动分类。本发明方法采用非线性方法提取主成分特征，选择合适的核函数在原始放电脉冲信号中提取放电信号的主成分，实现多放电源脉冲、多干扰源脉冲的自动分离分类，从而实现电力设备放电类型识别。

摘要： 本发明涉及一种基于核主成分分析和LDA的主题分析方法及系统，其特征在于，包括以下内容：1)获取文献语料库，并对文献语料库中的各文章进行预处理；2)根据预处理后的文献语料库，建立KPCA‑LDA主题模型；3)采用建立的KPCA‑LDA主题模型，对文献语料库中的文章进行主题分析，确定文献语料库中文章的文本表示；4)采用吉布斯抽样算法，对KPCA‑LDA主题模型进行训练和参数估计，求解KPCA‑LDA主题模型的参数，生成若干个由词语表示的主题，本发明可以广泛应用于文本挖掘领域中。

摘要： 本发明公开了一种基于核主成分分析与长短时记忆网络的变压器热点温度预测方法，包括，步骤1，利用传感器获取与变压器热点温度相关的参数，构造特征集合；步骤2，对特征数据进行预处理，利用核主成分分析对预处理后的数据进行筛选，计算各特征值的贡献率以及累计贡献率，筛选主成分累计贡献率≥90％的特征值，构造新的特征集合；步骤3，建立长短时记忆网络初始化模型，将筛选后的特征数据输入网络模型中进行训练，构建基于长短时记忆网络的变压器热点温度预测模型；步骤4，将核主成分分析处理后的有效测试数据输入构建好的模型中，输出层输出温度。本发明可提高数据准确性与计算速度，可及时发现变压器温度故障，保障电力系统稳定可靠运行。

摘要： 本申请涉及人工智能技术，提供了基于核主成分分析的问答交互方法、装置及设备，是对待答复文本对应进行特征提取后基于核主成分分析降维后得到当前降维张量，再基于当前降维张量在预先存储的降维张量数据库中获取对应的目标降维张量，最后以所述目标降维张量对应的原始文本数据作为回复文本。实现了在计算待答复文本对应进行特征提取和基于核主成分分析降维后得到当前降维张量与在降维张量数据库中各降维张量的相似度时，已将张量降维成统一维度，不存在每个维度上基向量长度不一样的情况，计算的张量之间的余弦相似度结果更准确，所得到与目标降维张量对应的回复文本更加准确。

摘要： 本发明公开一种基于核主成分分析增强无监督学习的非视距识别方法，涉及无线通信与定位导航技术领域，包括：S1，设计并开展室内信道测量活动，收集视距和非视距传播条件下的信道状态信息；S2，通过快速傅里叶逆变换将频域的信道状态信息转换为时域的信道脉冲响应；S3，基于信道脉冲响应提取出8种无线信道特征参数；S4，利用皮尔逊相关系数计算出不同特征之间的相关性；S5，基于核主成分分析方法获取主成分，找到所有特征的最优子集；S6，将S5得到的最优子集作为k‑means、GMM和FCM聚类算法的输入进行LOS和NLOS识别。本发明利用核主成分分析提取出最优的特征子集，寻找最优特征子集，减少了工作量，降低了输入特征的维度，识别的精度显著提高。