主曲线成分分析

• 作者: 苏菡 贾迪野 黄凤岗
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分析 主曲线 主曲线成分 神经网络
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 所属期刊栏目: 学术论文与技术报告
• 页码范围: 499-504
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5131字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-8961.2005.04.018

摘要

广泛应用的第一主成分是对数据集的一维线性最优描述,主曲线是第一主成分的非线性推广.线性主成分分析是一种线性分析方法,而数据通常是非线性的.用线性方法分析非线性数据在分析能力上常常是受限的.为此在对线性主成分分析非线性数据研究的基础上,提出了一种新的非线性成分分析方法,即主曲线成分分析.该方法从数据本身出发进行非线性分析,强调非参数特性,能有效地建模非线性数据.实现主曲线成分分析时,采用了改进的神经网络建模方法,该建模方法以其较强的近似性能很好地表达了非线性关系.仿真实验结果表明,主曲线成分分析能很好地解决非线性主成分问题,应用前景广阔.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄凤岗	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	49	667	12.0	24.0
2	贾迪野	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	7	141	4.0	7.0
3	苏菡	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	12	180	7.0	12.0