基于RBF神经网络的非线性主元分析新方法

作     者：贾明兴 牛大鹏 王福利 赵春晖 JIA Ming-xing;NIU Da-peng;WANG Fu-li;ZHAO Chun-hui

作者机构：教育部流程工业综合自动化重点实验室信息科学与工程学院沈阳110004 

基　　金：国家自然科学基金(60374003) 辽宁省自然科学基金(20072034) 

出 版 物：《系统仿真学报》 (Journal of System Simulation)

年 卷 期：2007年第19卷第24期

页      码：5684-5687页

摘      要：在分析非线性主元曲线性质基础上,提出了非线性负载是变量X的函数,基于此,设计非线性负载RBF神经网络结构,给出了随机梯度下降算法。提出的非线性主成分分析方法与以往方法比较,得分和负载在概念上具有和线性主成分分析相同的解释,在结构上较为简单,解决了缺乏训练数据问题,训练容易。与线性主成分分析的对比仿真验证了提出方法的有效性。

主 题 词：非线性主成分分析 RBF神经网络 得分 负载 

学科分类：08[工学] 080401[080401] 0804[工学-材料学] 080402[080402] 0838[0838] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1004-731X.2007.24.020

馆 藏 号：203100939...