【摘 要】
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针对传统主成分对实际样本的奇点不敏感的缺陷,提出了一种鲁棒概率主成分分析(RPP-CA)方法.首先引入连续的决策变量构造新能量函数,将事先给定的硬门限改为自适应确定的软门
【机 构】
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西安交通大学电子与信息工程学院,西安石油大学电子工程学院,河北工业大学信息工程学院
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针对传统主成分对实际样本的奇点不敏感的缺陷,提出了一种鲁棒概率主成分分析(RPP-CA)方法.首先引入连续的决策变量构造新能量函数,将事先给定的硬门限改为自适应确定的软门限,门限值由样本自动确定,再计算概率主成分进行特征提取.与线性主成分分析(LPCA)和概率主成分分析(PPCA)方法相比,RPPCA方法更为实用,有效地减小了奇点的影响,显示出比PPCA更强的稳健性,也扩大了实用范围.实验结果表明,RPPCA方法的分类准确率比LPCA方法平均提高了3.2%,比PPCA方法平均提高了0.7%.
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