基于核的慢特征分析算法

• 作者: 王珏 陶卿 韩彦军 马奎俊
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 不变量学习 慢特征分析 核方法 盲源信号分离
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 153-159
• 分类号: TP391.41
• 字数: 7125字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2011.02.001

摘要

提出一种基于核的慢特征分析算法.通过引人核技巧,既充分扩充特征空间,又避免直接在高维空间中运算的困难.由于充分利用数据所隐含的非线性信息,所得到的解是稳定的.同时基于对慢特征分析算法目标函数的分析,给出一个对算法结果的评价准则,并用以指导核参数的选择.实验结果验证算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王珏	中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学重点实验室	140	3295	27.0	54.0
2	陶卿	中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学重点实验室	23	501	8.0	22.0
3	马奎俊	中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学重点实验室	2	22	2.0	2.0
4	韩彦军	中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学重点实验室	2	26	2.0	2.0