一種分步動態自回歸KPCA算法
大小：0.79 MB 人氣： 2017-12-19 需要積分：1
標簽：KPCA(9119)
針對滑動窗自適應核主元分析法KPCA）在處理參數敏感和緩慢劣化問題時存在的“過適應”現象，容易產生漏報的問題，提出了一種分步動態自回歸KPCA算法。首先，借鑒動態數據矩陣思想，分步建立初始模型；然后，在滑動窗自適應KPCA的基礎上，引入指數加權法則處理實時數據、更新模型；最后，分析算法復雜度，并給出具體實現步驟。利用模擬數據分析分解系數和加權因子對算法的影響，結果表明，與滑動窗自適應KPCA相比，所提方法在參數選擇恰當的情況下，模型效率提高了近90%，誤報次數幾乎降為0，還能通過調整加權因子取值來控制算法的適應能力，以解決多樣化的動態問題。將算法應用于壓縮機喘振和軸承故障實驗數據分析，驗證了所提算法處理參數敏感和緩慢劣化問題的能力。
非常好我支持^.^
(0) 0%
不好我反對
(0) 0%
下載地址
一種分步動態自回歸KPCA算法下載
相關電子資料下載
- 熱烈慶賀鑫金暉榮獲HKPCA Show國際電子電路(深圳)展覽會“杰出展商獎” 506
- KLA亮相2023 HKPCA展示系列PCB和ICS生產解決方案 765
- 全球線路板及電子組裝行業領航盛會 國際電子電路（深圳）展覽會(HKPCA Show)今 180
- 國際電子電路（深圳）展覽會HKPCA Show下周三開幕 359
- 國際電子電路（深圳）展覽會（HKPCA Show）12月6-8日深圳舉辦 1209
- 國際電子電路（深圳）展覽會（HKPCA Show）重磅回歸 將于2023年5月和12月亮相深圳 3492
- 深圳復展了！HKPCA Show蓄勢待發，12月7-9日在深圳國際會展中心（寶安）13-16號館 736
- PCA和KPCA分不清楚怎么辦 648
- HKPCA2019年春茗聯歡晚宴成功舉行，愿把握2019這個機遇年 2822
- PCA和KPCA傻傻分不清楚？戳進來教你如何區分 5314