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。

高光谱最优波长选择及Fisher判别分析法判别玉米颗粒表面黄曲霉毒素

黄曲霉毒素是广泛存在于玉米中且具有剧毒的一种代谢产物，以美国农业部农业研究署（USDA-ARS） Toxicology and Mycotoxin Research Unit提供的2010年先锋玉米为研究对象，验证了高光谱成像技术对玉米中黄曲霉毒素检测的可行性。以甲醇为溶剂制备四种不同浓度的黄曲霉毒素溶液，并将其逐一滴在等量的4组共120粒玉米颗粒表面，以未处理的30粒洁净玉米作为一组对照样本，将大小、形状相似的150个样品随机分为训练集103个，验证集47个；对获取的400～1000 nm波段范围内的高光谱图像，先进行标准正态变量变换（standard normal variate transformation ，SNV）预处理，然后引入基于 Fisher判别最小误判率的方法选择最优波长，并以所选波长作为Fisher判别分析法的输入建立判别模型，对玉米颗粒表面不同浓度的黄曲霉毒素进行识别，最后对模型判别正确率进行了验证。结果表明，选取四个最优波长（812.42，873.00，900.36和965.00 nm ）时Fisher判别分析模型对训练集与验证集的准确率分别为87.4％和80.9％。该方法为含黄曲霉毒素玉米颗粒便携式检测仪器的开发，以及对田间霉变玉米自然代谢产生毒素的检测奠定了技术基础。

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。

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。

基于核函数Fisher鉴别分析的特征提取方法

提出一种基于核函数的Fisher鉴别分析的故障特征提取方法。该方法通过内积核函数将原始特征空间映射到高维特征空间,然后在高维特征空间作线性Fisher判别分析,从而得到原始特征空间的非线性特征,最后应用滚动轴承的故障数据对该方法进行了检验。结果表明,与线性Fisher鉴别分析和核主元分析方法相比,基于核函数的Fisher鉴别分析更适合提取机械故障的非线性特征,它所提取的故障特征对故障具有更好的识别分类能力,并且对分类器具有较强的鲁棒性。

一种最优的核Fisher鉴别分析与人脸识别

基于核的Fisher线性鉴别分析(KFDA)已成为抽取非线性特征的最有效方法之一。但是,针对必然面临的奇异性问题,如何抽取非线性最优鉴别特征还没有得到很好的解决。基于同构映射的思想,我们提出了一种最优的核Fisher鉴别分析(OKFDA)方法,从理论上巧妙的解决了奇异情况下最优鉴别矢量集的求解问题。在FERET人脸库的子库上的实验结果验证了OKFDA方法的有效性。

改进的核直接Fisher描述分析与人脸识别

针对奇异情况下核Fisher鉴别分析中非线性最优鉴别矢量集的求解问题,提出了改进的核直接描述分析(IKDDA).根据再生核理论,定义核类内散度矩阵和核类间散度矩阵,将高维特征空间中的Fisher鉴别准则函数转化为核Fisher鉴别准则函数.基于同构映射原理和奇异值分解定理,在一个更小的空间内将核Fisher鉴别准则函数的极大值问题转化为其倒数的极小值问题,使最终的解不需要分开考虑核类内散度矩阵的零空间和非零空间.在ORL和UMIST人脸库上的实验结果表明,IKDDA方法与其他方法相比,具有较低的误识率和较快的运行速度.

基于粗糙核Fisher鉴别分析的特征提取及其在发动机故障诊断中的应用

将粗糙集理论的属性约简与核Fisher鉴别分析方法结合起来,提出一种基于粗糙核Fisher鉴别分析的故障特征提取方法.首先采用粗糙集理论的属性约简删除与分类无关或关系不大的特征,降低输入特征维数,排除干扰特征的影响,减小了特征提取计算量;再采用核Fisher鉴别分析方法进一步提取非线性特征;最后将该方法应用于航空发动机滑油系统故障特征提取及故障识别中.结果表明:该方法获取的特征在提高分类正确率的同时,还有效地降低了输入特征维数,提高了分类效率,并且对分类器具有较强的适应性和鲁棒性.

基于核Fisher判决分析的高性能多类分类算法

探讨了核Fisher判决分析算法(KernelFisherDiscriminantAnalysis,KFDA),并提出了一种基于KFDA的高性能多类分类算法。在进行多类分类时,首先通过一个非线性映射将训练样本映射到一个高维的核空间中,建立一个KFDA子空间,在该高维空间中,不同类别的样本之间的差异增大,同类样本聚集在一起,因此,在这个高维核空间中,就可以利用简单的最近邻法进行多类分类。实验结果表明,该算法在保证分类精度的条件下提高了分类器的训练和分类的速度。

基于核的Fisher非线性最佳鉴别分析在人脸识别中的应用

抽取最佳鉴别特征是人脸识别中的重要一步。对小样本的高维人脸图像样本,由于各种抽取非线性鉴别特征的方法均存在各自的问题,为此提出了一种求解核的Fisher非线性最佳鉴别特征的新方法,该方法首先在特征空间用类间散度阵和类内散度阵作为Fisher准则,来得到最佳非线性鉴别特征,然后针对此方法存在的病态问题,进一步在类内散度阵的零空间中求解最佳非线性鉴别矢量。基于ORL人脸数据库的实验表明,该新方法抽取的非线性最佳鉴别特征明显优于Fisher线性鉴别分析(FLDA)的线性特征和广义鉴别分析(GDA)的非线性特征。

基于核Fisher判别分析的蛋白质氧链糖基化位点的预测

以各种窗口长度的蛋白质样本序列为研究对象,实验样本用稀疏编码方式编码,使用核Fisher判别分析(KFDA)的方法来预测蛋白质氧链糖基化位点。首先通过非线性映射(由核函数隐含定义)将样本映射到特征空间,然后在特征空间中用Fisher判别分析进行分类。进一步,用多数投票策略对各种窗口下的分类器进行组合以综合多个窗口的优势。实验结果表明,使用组合KFDA的方法预测的效果优于FDA和PCA以及单个KFDA分类器的预测效果,预测准确率为86.5%。

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.

基于排列组合熵和加权核Fisher的肌电跌倒检测

为实现老年人的跌倒与日常行为动作的模式识别,提出了一种基于排列组合熵和加权核Fisher线性判别的表面肌电信号跌倒识别方法.以腓肠肌和股外侧肌2路肌电信号对应的排列组合熵为特征向量输入加权核Fisher线性分类器进行模式识别,对跌倒与坐下、蹲下和行走进行识别.实验结果表明,该方法的跌倒识别率为93.33%,特异度100%,优于其他分类方法.

基于非线性映射的Fisher判别分析

提出一种非线性分类方法——基于非线性映射的Fisher判别分析(NM-FDA).首先提取基向量;然后采用Nystrm方法,以基向量为训练样本,将形式未知的非线性映射近似表达为已知形式的非线性映射,这种近似的非线性映射将变量由非线性的输入空间转换到线性的特征子空间;最后对映射数据进行线性Fisher判别分析.实验采用7组标准数据集,结果显示NM-FDA具有较强的分类能力.

一种基于空间变换的核Fisher鉴别分析

引入空间变换的思想,提出了一种基于空间变换的核Fisher鉴别分析,与KFDA不同的是,该方法只需在一个较低维的空间内执行,从而较大幅度地降低了求解最优鉴别矢量集的计算量,提高了计算速度。在ORL标准人脸库上的试验结果验证了所提方法的有效性。

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。

小波核局部Fisher判别分析的高光谱遥感影像特征提取

为了提高高光谱遥感影像的分类精度,充分利用影像的光谱和局部信息,文中提出小波核局部Fisher判别分析的高光谱遥感影像特征提取方法.通过小波核函数将数据集从低维原始空间映射至高维特征空间,考虑到数据的局部信息,利用加权矩阵计算散度矩阵,对局部Fisher判别准则函数求解最优特征矩阵,使不同类别的样本在高维特征空间中的可分离性更佳.在2个公开高光谱数据集上的实验表明,文中方法的总体分类精度和Kappa系数都有所提高.

基于核Fisher判决分析的脸谱识别新方法

本文提出一种新的基于核Fisher判决分析(简称KFDA)的脸谱识别方法。即首先应用KFDA提取脸谱特征,然后,进行脸谱识别。利用标准的AT&T脸谱数据库对KFDA特征提取方法和PCA、FDA以及ICA特征提取方法进行比较,最后使用线性支持向量机(简称SVM)进行分类和识别,实验结果显示基于KFDA特征提取脸谱识别方法的识别率明显优于其它三种脸谱识别方法的识别率。

基于核的Fisher极小鉴别分析及人脸识别

Fisher鉴别分析被公认为是特征抽取的有效方法之一,但由于其只能抽取线性特征,而对于实际应用中复杂的样本图像分布,抽取非线性鉴别特征显得十分必要。先前的基于核Fisher鉴别分析算法虽然解决了非线性特征抽取问题,但是其存在最终特征维数受类别数限制的问题。为了能够进一步提高特征提取效率,提出了一种基于核的Fisher极小鉴别分析方法,该方法使得最终特征维数不受类别数限制。在Yale和NUST603人脸库上进行了鉴别性能实验,实验结果验证了该方法的有效性。