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数学计算  KPCA是一种非线性的盲源分离方法

KPCA是一种非线性的盲源分离方法，很好用，推荐大家下载！

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matlab例程  一个利用KPCA进行故障诊断的程序

一个利用KPCA进行故障诊断的程序，用起来很简单，里面有详细的标注

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其他书籍  关于关联向量机应用的最新文献！提出了一种核主元分析(KPCA)和关联向量机(RVM)相结合的组合建模方法。KPCA-RVM采用KPCA对原始自变量进行非线性变换并提取主成分,形成特征自变量采用R

关于关联向量机应用的最新文献！提出了一种核主元分析(KPCA)和关联向量机(RVM)相结合的组合建模方法。KPCA-RVM采用KPCA对原始自变量进行非线性变换并提取主成分,形成特征自变量采用RVM,对KPCA变换后的样本数据进行回归建模,并根据模型的预报能力自适应的确定参与回归的最佳特征变量个数,消除冗余信息干扰,获得强非线性表 ...

https://www.eeworm.com/dl/542/458121.html

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文章/文档  KPCA与SVM共同用于人脸识别 SVM提高了分类效果 KPCA是一种借鉴SVM中核函数的一种较好的特征提取方法

KPCA与SVM共同用于人脸识别 SVM提高了分类效果 KPCA是一种借鉴SVM中核函数的一种较好的特征提取方法

https://www.eeworm.com/dl/652/481543.html

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文章/文档  基于KPCA_SVM的柴油机状态识别方法的研究把KPCA与SVM共同用到柴油机状态识别中

基于KPCA_SVM的柴油机状态识别方法的研究把KPCA与SVM共同用到柴油机状态识别中

https://www.eeworm.com/dl/652/481546.html

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源码  KPCA源代码

KPCA核PCA主元素分析matlab源代码下载

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数值算法/人工智能  现有的代数特征的抽取方法绝大多数采用一维的方法

现有的代数特征的抽取方法绝大多数采用一维的方法，即首先将图像转换为一维向量，再用主分量分析（PCA）,Fisher线性鉴别分析（LDA）,Fisherfaces式核主分量分析（KPCA）等方法抽取特征，然后用适合的分类器分类。针对一维方法维数过高，计算量大，协方差矩阵常常是奇异矩阵等不足，提出了二维的图像特征抽取方法，计算量小 ...

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matlab例程  是基于主成成分和核主成成分的实例

是基于主成成分和核主成成分的实例，有详细的注解，条理清晰易懂，适合初学者对pca与kpca的学习。

https://www.eeworm.com/dl/665/479169.html

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matlab例程  核主元分析

在化工连续生产过程中，生产系统在长期运行和生产负荷中会不可避免地发生各种故障，影响生产质量，甚至引起重大的经济损失，而化工生产系统一般都具有过程精确、建模困难、过程变量众多且相互间具有强耦合，并且在实际中存在各种随机因素影响等特点。这就使得基于机理模型的诊断方法的应用极为不便。如核主元分析方法（KPCA ...

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