基于KPCA和模糊核Fisher判别的语音情感识别

针对语音情感识别率不高和实时性差的问题,提出一种基于KPCA核主成分空间的模糊KFD算法,应用于语音情感识别。首先采用KPCA对语音情感特征向量降维去噪,根据转换矩阵得到核主成分空间,然后在该特征空间利用模糊C均值聚类计算语音特征向量的隶属度,进而对LDA算法中的类间离散度和类内离散度重新定义,生成模糊KFD分类器进行语音情感识别。仿真实验结果表明,提出的方法相比于传统SVM和核Fisher判别算法具有较高的识别率和良好的抗噪性能,是一种行之有效的语音情感识别新方法。

基于模糊核Fisher判别的说话人识别

在深入研究核Fisher判别方法的基础上,提出一种新的模糊核Fisher判别算法应用于说话人识别。采用模糊C均值聚类方法选择样本数据的同时,得到样本的模糊隶属度矩阵和聚类中心向量,进而对核Fisher判别算法中的类间离散度矩阵和类内离散度矩阵进行改进,生成模糊核Fisher判别算法,将其应用于说话人语音识别。

基于模糊核Fisher判别的雷达距离像识别研究

核Fisher判别分析(KFDA)既具有核技巧的非线性描述能力,又继承了线性Fisher判别分析(FDA)的优点,其在非线性判别方面表现出很好的识别性能。尝试把训练核样本的模糊隶属度信息完全融入到核散布矩阵的计算中,使得KFDA在提取原始训练样本非线性特征的同时,又可以提取到训练核样本的隶属度信息,并且把这种方法应用到雷达一维距离像识别中,实验证明其取得了很好的识别效果。

基于模糊核判别分析的静态面部表情情绪识别方法

当前面部表情情绪识别方法由于表情类别划分能力差,导致面部表情情绪识别结果精度不佳,为此,该文提出基于模糊核判别分析的静态面部表情情绪识别方法。根据模糊核图像处理原理,线性方程对静态面部表情原始图像进行复原,获取原始人脸图像采集。利用奇异值分解技术提取静态面部表情情绪特征。采用模糊核判别分析方法对面部表情情绪类别进行划分,实现静态面部表情情绪识别。通过五官结构关键信息提取、表情信息匹配精度以及静态面部表情情绪识别精度三部分指标,验证此方法的应用效果。实验结果表明:研究方法的表情信息匹配精度可达97.0%,使用其可有效提升静态面部表情情绪识别效果。

基于核Fisher判别分析的高光谱遥感影像分类

高光谱遥感技术,将反映目标辐射特性的光谱信息与反映目标空间位置关系的图像信息有机地结合在一起。高光谱影像具有丰富的光谱信息,较全色、多光谱影像能够更好的进行地面目标的分类识别。在介绍核Fisher判别分析算法的基础上,选用径向基核函数,使用一对一或一对余构造多类构造法,并利用交叉验证网格搜索法优化核函数参数,构建了快速稳定的多类核Fisher判别分析分类器。通过OMIS和AVIRIS影像的分类实验,表明了核Fisher判别分析与支持向量机的分类精度相当,但是所需的训练时间较短。

基于核Fisher判别分析技术的电力变压器DGA故障诊断模型研究

鉴于核Fisher判别分析技术(KFDA)在模式识别问题中表现出的良好性能,提出了基于KFDA的变压器故障诊断模型,该模型首先提出了区分放电及过热两大类故障的特征量,并用KFDA分类器来识别类内故障的具体类别。采用基于网格搜索的交叉验证法来选择模型参数,避免了参数选择的盲目性和随意性。实例分析表明,该模型具有训练时间短、不存在局部极小等优点,与IEC三比值及改良电协研法相比,具有更好的故障识别效果。

应用核Fisher判别技术预测油气储集层

核机器学习算法是近几年发展起来的一类新的非线性技术,核Fisher判别分析是其中之一。核Fisher判别分析是经典Fisher线性判别基于核函数的非线性推广,并在实际资料的分类中取得明显效果。本文简化了核Fisher判别分析的计算过程,并将其用于油气储集层横向预测。两个实际资料的计算结果表明,在油气储集层横向预测中,核Fisher判别技术的性能优于Fisher线性判别、模糊模式识别和反向传播人工神经网络。

基于核Fisher判别分析方法的非线性统计过程监控与故障诊断

化工过程中大量的生产数据反应了生产过程的内在变化和系统的运行状况,基于数据驱动的统计方法可以有效地对生产过程进行监控。对于复杂的化工和生化过程,其过程变量之间的相关关系往往具有很强的非线性特性,传统的线性统计过程监控方法显得无能为力。本文提出了基于核Fisher判别分析的非线性统计过程监控方法,首先利用非线性核函数将数据从原始空间映射到高维空间,在高维空间中利用线性的Fisher判别分析方法提取数据最优的Fisher特征矢量和判别矢量来实现过程监控与故障诊断,能有效地捕获过程变量之间的非线性关系,通过对流化催化裂化(FCCU)过程的仿真表明该方法的有效性。

基于核schur正交局部Fisher判别的转子故障诊断

为更好识别转子系统故障,将核映射和向量正交思想引入到局部Fisher判别分析(LFDA)中,提出基于核schur正交局部Fisher判别(KSOLFD)的流形学习算法。首先通过核函数将故障特征信号映射到高维子空间,在该空间重新定义类内散度和类间散度,构建核局部Fisher判别函数,在特征值求解时以schur正交方式找出最优投影向量,进行故障诊断。算法保证了数据降维时重构误差最小,提高了故障诊断效果。实验表明,KSOLFD故障诊断效果相对其他流形学习算法最好。

基于核Fisher判别分析的目标识别

核Fisher判别分析是基于Fisher线性判别提出的一种非线性分类方法,其主要思想是首先把样本映射到某一特征空间,然后在此特征空间进行Fisher线性判别,这样就隐含地实现了原输入空间的非线性判别.分析了核Fisher判别方法的分类机理,然后基于此方法对三类实际的船舶目标噪声谱进行了识别,并与神经网络、支撑矢量机等其他分类方法做了比较.实验结果表明,核Fisher判别分析(加上一线性支撑矢量机做阈值估计)的识别效果优于其他分类算法.

核Fisher判别分析在火山岩岩性识别中的应用

针对火山岩储层岩性识别困难的问题,将核Fisher(KFDA)判别分析方法用于火山岩储层的岩性识别中。在详细介绍核Fisher(KFDA)判别分析方法的理论基础上,选取能够反映火山岩岩性变化的常规测井曲线作为特征变量,从8口取心井中随机选取70%的数据样本点参与核Fisher(KFDA)的模型建立,剩余30%数据样本点作为测试集进行岩性正确率的识别。通过对克拉美丽气田石炭系349块火山岩薄片的数据分析表明,利用核Fisher判别分析方法可以有效实现火山岩岩性的分离,与支持向量机(SVM)、BP神经网络和Fisher(FDA)方法比较,该方法识别准确率高,图形化显示方面直观性强,可作为利用常规测井资料识别火山岩岩性的有效手段。

一种核Fisher判别分析的快速算法

针对训练样本多时核Fisher判别分析(KFDA)的计算代价大,特征提取速度慢问题,本文提出一种KFDA的快速算法。该算法首先基于线性相关性理论,设计出一种优化方法,快速寻找训练样本在特征空间所张成的子空间的一组基;然后用这组基线性表示最佳投影方向,结合特征空间中的Fisher准则函数,推导出求解最佳投影方向的新公式,其求解过程只需对一个阶数等于基的个数的矩阵特征值分解,同时提取某样本特征时只需计算该样本与这组基之间的核函数。基于多个数据集的实验验证了该算法的有效性。

基于核Fisher判别分析的无线传感器网络入侵检测算法

无线传感器网络能量有限、计算能力有限,传统网络中的入侵检测方法不适用于无线传感器网络。提出了一种基于核Fisher判别分析的无线传感器网络入侵检测算法,利用核Fisher判别分析对比传感器节点数据和已建立的入侵行为特征来判断是否存在入侵行为。理论分析和仿真实验表明,该方法能有效的检测入侵行为,并且具有低能耗、计算量小的特点,适用于计算能力有限、能量紧缺的无线传感器网络入侵检测。

基于PCA和核Fisher判别的说话人确认

针对核Fisher判别技术在说话人确认中实时性较差的问题,提出了一种基于PCA和核Fisher判别的说话人确认方法。利用PCA进行特征向量的降维、去冗余,以减少后续计算的复杂度,提高说话人确认的速度,使用基于核函数的Fisher判别技术对说话人进行确认,从而在整体上提高系统的实时性。并通过实验验证了该方法的有效性。

基于核Fisher判别分析的粮虫特征压缩方法

针对粮仓害虫种类多、类别之间相似度比较高的特点,提出基于核Fisher判别分析的粮虫特征压缩方法.利用高斯径向基核函数,对特征选择后的10维原始数字特征进行核Fisher判别分析,即通过非线性变换将样本数据从输入空间映射到高维特征空间,然后在高维特征空间进行特征提取.从粮虫分类效果方面,将KFDA法与FDA法、PCA法和KPCA法3种方法进行了比较分析.应用KFDA法提取的前4个特征,由最近邻分类器对粮仓中常见的9类粮虫进行分类,验证集的识别率为93.33%.结果表明:KFDA法对粮虫特征的非线性比较敏感,在有效降低特征维数的同时,还提高了类别之间的可分性.

基于核主元约简与半监督核模糊聚类的车辆行驶工况判别

为有效利用汽车行驶工况中与类别属性间的统计特征,提高汽车行驶工况判别的准确性与快速性,首先选择车速和踏板信号的数据信息构建特征集,利用相关性分析和核主元分析对特征集中能敏感反映工况类别的特征数据信息进行二次特征提取,按累计贡献率大于90%的标准进行主要特征量的选择,实现输入变量的二次约简;利用小波核函数的非线性映射能力构建半监督核模糊C均值聚类方法进行车辆行驶工况的判别。通过长春某混合动力公交车试验结果表明,该方法更全面准确地反映了工况特性,有效降低了输入特征参数的维数,更加准确有效地提取了不同工况条件下汽车行驶状态的数据特征,通过半监督核模糊C均值聚类算法中加入少量的训练样本来引导聚类过程,聚类精度可达到98.75%。

基于特征融合和模糊核判别分析的面部表情识别方法

提出了基于特征融合和模糊核判别分析(FKDA)的面部表情识别方法。首先,从每幅人脸图像中手工定位34个基准点,作为面部表情图像的几何特征,同时采用Gabor小波变换方法对每幅表情图像进行变换,并提取基准点处的Gabor小波系数值作为表情图像的Gabor特征;其次,利用典型相关分析技术对几何特征和Gabor特征进行特征融合,作为表情识别的输入特征;然后,利用模糊核判别分析方法进一步提取表情的鉴别特征;最后,采用最近邻分类器完成表情的分类识别。通过在JAFFE国际表情数据库和Ekman"面部表情图片"数据库上的实验,证实了所提方法的有效性。

基于模糊积分的Fisher判别分析

文中引进一种新的非线性判别分析—基于Choquet模糊积分的Fisher判别分析,该基于Choquet模糊积分的Fisher判别分析方法可充分考虑到输入的各指标之间的交互作用,当模糊测度μ具有可加性时,基于Choquet模糊积分的Fisher判别分析方法就是经典的Fisher判别分析.最后将此方法应用于心肌梗死的鉴别诊断.

面向转子故障诊断的核局部边界Fisher判别方法

提出一种基于核的局部边界Fisher判别(KLMFD)算法用核函数将故障特征数据映射到高维核空间,以每点与所有局部邻域点中最远同类数据点和最近异类数据点构成的点对来计算类内散度和类间散度,构建边界局部核Fisher判别函数,求出最优故障识别向量,然后利用该向量对测试特征数据进行故障诊断。转子故障诊断实验表明,对于多传感器振动特征融合信号,KMLFD算法的故障诊断效果最好,当选取合适参数时能完全识别故障类型。

核Fisher判别分析方法在项目评估中的应用

针对多总体非线性分类问题,对基于核函数和线性F isher判别分析方法构建的核F isher判别分析方法进行了理论分析。通过核F isher判别分析方法在科研项目评估中的应用说明,核F isher判别分析方法的效果令人满意。