基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
目前对于不确定性环境下多个相关的复杂计算模型进行确认的方法存在计算困难及稳定性较差的问题.针对这类复杂计算模型,提出了一种新的基于核主成分分析(KPCA)的多输出模型确认方法.该方法将核主成分分析与面积法的思想相结合,构造了一个新的易于计算且稳定性高的模型确认指标.所提方法通过核主成分分析将相关的输出变量转化为不相关的核主成分,再对每一核主成分进行模型与实验的对比,从而避免了传统多输出模型确认方法中需要求解多个输出的联合累积分布函数的困难.由于核主成分分析(PCA)方法能够有效提取分析对象的非线性成分,因此基于核主成分分析的多输出模型确认方法较基于主成分分析的模型确认方法更为稳定,这表现在相同的实验样本数据下核主成分分析的方法具有更低的出错率.另外核主成分分析通过核主成分提取,可以实现多输出模型的降维,从而降低多输出模型确认的复杂度.所提方法既可以用于一般的多输出模型的确认,也可以用于多确认点的输出模型的确认.最后通过数值算例和工程算例证明了该方法的正确性与有效性.
推荐文章
基于测地距离的核主成分分析方法
测地距离
核主成分分析
特征提取
数据分析
基于核主成分分析的教师综合素质评价模型
核主成分分析
综合素质
评价
基于改进核主成分分析的故障检测与诊断方法
改进核主成分分析
流形学习
费舍尔判别分析
故障检测
诊断
仿真实验
基于核主成分分析的硬件木马检测方法研究
集成电路
硬件木马检测
旁路分析
核主成分分析
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于核主成分分析的多输出模型确认方法
来源期刊 北京航空航天大学学报 学科 工学
关键词 模型确认 多输出 相关性 核主成分分析(KPCA) 面积指标
年,卷(期) 2017,(7) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1470-1480
页数 11页 分类号 O212.4|TP391.9
字数 10442字 语种 中文
DOI 10.13700/j.bh.1001-5965.2016.0519
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吕震宙 西北工业大学航空学院 294 3980 29.0 54.0
2 胡嘉蕊 西北工业大学航空学院 1 13 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (38)
共引文献  (63)
参考文献  (19)
节点文献
引证文献  (13)
同被引文献  (88)
二级引证文献  (5)
1965(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1973(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1976(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1977(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1987(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1988(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1989(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
1990(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1992(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1993(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
1996(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2001(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(4)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(3)
2003(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2005(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2006(8)
  • 参考文献(6)
  • 二级参考文献(2)
2007(4)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(2)
2008(11)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(10)
2009(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2011(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2012(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2014(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2017(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2018(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2019(11)
  • 引证文献(8)
  • 二级引证文献(3)
2020(5)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
模型确认
多输出
相关性
核主成分分析(KPCA)
面积指标
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
北京航空航天大学学报
月刊
1001-5965
11-2625/V
大16开
北京市海淀区学院路37号
1956
chi
出版文献量(篇)
6912
总下载数(次)
23
总被引数(次)
69992
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导