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一种基于混合核典型相关分析的污水厂在线故障监测方法: 本发明公开了一种基于混合核典型相关分析的污水厂在线故障监测方法，该方法需要构建一个融合基元模型、核典型相关分析、Nystrom近似技术、Hotelling T<Sup>2</Sup>和SPE检测图方法的混合核典型相关分析...; 刘乙奇程洪超黄道平

基于核典型相关分析的语音情感识别研究: 2023年; 语音是人类表达思想和感情交流最重要的工具,是人类文化的重要组成部分。语音情感识别作为情感计算中的重要课题已经成为国际上的研究热点,受到越来越多的关注。已有神经科学研究表明,大脑是产生调节情感的物质基础。因此,在语音情感的研究中,我们不能仅考虑语音信号自身,还应将大脑的活动信号融入语音情感识别中,以实现更高准确率的情感识别。基于上述思想,本文提出了一种基于核典型相关分析(KCCA)的语音特征提取方法。该方法将语音特征与脑电图(EEG)特征映射到高维希尔伯特空间,并计算二者的最大相关系数。KCCA将语音特征在高维希尔伯特空间上向与脑电特征相关性最大的方向投影,最终得到包含脑电信息的语音特征。本文方法将与语音情感相关的脑电信息融入语音情感特征提取中,所提特征能够更准确的表征情感。同时,本方法在理论上具有良好的可迁移性,当所提脑电特征足够准确与具有代表性时,KCCA建模得到的投影向量具有通用性,可直接用于新的语音情感数据集中而无需重新采集和计算相应的脑电信号。在自建语音情感数据库与公开语音情感数据库MSP-IMPROV上的实验结果表明,使用投影语音特征进行语音情感分类的方法优于使用原始音频特征和其他语音特征提取方法。; 李洪伟马琳李海峰; 关键词：核典型相关分析脑电信号语音情感语音特征提取

基于多域判别核典型相关分析的辐射源指纹特征融合方法被引量：2: 2023年; 辐射源个体识别(specific emitter identification,SEI)是指通过提取信号中蕴含的有关其发射来源的硬件指纹信息,来实现对特定信号辐射源的精确识别.SEI技术的关键在于指纹特征的提取.相关研究大多侧重于定义和提取新的指纹特征,较少关注对已有特征的综合利用问题.鉴于不同分析域的特征对辐射源指纹的描述存在互补性,本文提出一种基于多域判別核典型相关分析(multi-domain discriminant kernel canonical correlation analysis,MDKCCA)的辐射源指纹多域特征融合方法,充分利用特征的标签信息以及特征间的互补性,在高维空间完成多域特征的降维与融合.以4个特征分析域8种常见指纹特征为依托,在4种不同类型的实测数据集上验证了算法的性能.结果证明,该方法无需人工特征寻优环节,可大幅降低融合特征的维度,对4类目标的准确识别率均达到95%以上,优于最优单一特征,同时优于基于直接级联或基于PCA(principal component analysis)降维变换的简单特征综合方法、基于神经网络的特征综合方法,以及基于判别相关分析(discriminant canonical correlation,DCA)等方法的特征融合方法.; 孙丽婷王翔黄知涛; 关键词：辐射源个体识别特征提取

基于同步提取变换法与核典型相关分析特征匹配的结构损伤识别: 罗铭涛

核典型相关分析中某些问题的研究: 典型相关分析(CCA)的目标是提取两组随机变量之间的线性相关关系,其基本思想是最大化两个变量到低维子空间中线性投影的相关系数.然而CCA存在一定的局限性,无法提取变量间的非线性关系.核典型相关分析(KCCA)是CCA的非...; 平晨晗

基于核典型相关分析和支持向量机的图像识别技术被引量：11: 2022年; 为了提高图像识别性能,采用核典型相关分析(KCCA)和支持向量机(SVM)相结合的方法进行图像识别。从不同维度获取图像文本特征,并采用KCCA方法对图像不同维度特征进行相关分析。将相关系数高的特征进行有效优化,从而保存差异度高的图像判别特征。对经过KCCA后的图像特征进行SVM判别,获得图像识别结果。实验证明,通过选择合适的KCCA核函数,对图像特征进行相关分析,并提取全面有效的图像判别特征,既降低了图像冗余特征,又保存了图像识别特征的全面性。与SVM、神经网络(NN)、卷积神经网络(CNN)相比,KCCA-SVM算法能够获得更高的图像识别准确率。; 潘惠苹任艳徐春; 关键词：核典型相关分析支持向量机图像识别神经网络卷积神经网络

基于核典型相关分析的多视图谱聚类算法被引量：1: 2021年; 提出并讨论了一种基于核典型相关谱聚类假设的多视图协同聚类方法。目的是寻求从多个表示中找到一致的解决方法,利用每个表示中的信息来提高经典聚类模型的性能。为了展示该方法的有效性,在6个具有不同大小和特征的图像数据集、文本数据集上进行了实验。实验结果充分证实了基于核典型相关分析的多视图谱聚类算法的性能优于经典的单视图K-means、K-means级联(CK)、多视图K-means(MK)、单视图谱聚类(SC)、SC级联(CSC)和多视图谱聚类(MSC),且具有更好的聚类准确度和鲁棒性。; 王春杰石延新何进荣王文发; 关键词：核典型相关分析

基于核典型相关分析的教学资源推荐算法被引量：4: 2021年; 为了提高在线学习平台教学资源推荐的有效性,通过数据挖掘方法对OBE教学资源进行特征提取,分别生成教学资源和用户个性推荐库,采用核典型相关分析算法对教学资源特征和用户个性特征进行分析,选择相关系数高的教学资源推荐给用户。实例仿真证明,相比于常用的教学资源推荐算法,本文算法的准确度更高,推荐资源更精准。; 吴昌钱刘敏; 关键词：核函数数据挖掘

一种基于混合核典型相关分析的污水厂在线故障监测方法: 本发明公开了一种基于混合核典型相关分析的污水厂在线故障监测方法，该方法需要构建一个融合基元模型、核典型相关分析、Nystrom近似技术、Hotelling T<Sup>2</Sup>和SPE检测图方法的混合核典型相关分析...; 刘乙奇程洪超黄道平

环境变化下基于核典型相关分析与协整的损伤识别方法被引量：6: 2019年; 采用传统协整方法进行损伤识别时,需要变量间满足较好的线性关系,而实际工程中监测变量往往存在一定程度的非线性,这使得协整方法的有效性受到影响。为此,提出一种结合核典型相关分析与协整的损伤识别方法。首先利用核典型相关分析能有效处理非线性相关变量的优点,将低维空间存在非线性关系的监测变量映射到高维空间,使其转化为线性相关的核典型变量。然后利用协整方法能够消除变量间共同趋势的特点,对核典型变量间的共同环境因素影响进行分离,并以分离环境因素影响后的协整残差作为损伤指标进行损伤识别。最后通过芬兰Kullaa课题组的木桁架桥试验数据,对协整方法、结合典型相关分析与协整的方法、核典型相关分析和协整相结合方法这3种方法的损伤识别结果进行比较。研究结果表明:在分析非线性数据方面,核典型相关分析要优于典型相关分析;前2种方法受监测变量数目的影响较大,选择不同数目的监测变量将得到不同的识别结果,而该方法对监测变量数目不敏感;且在损伤识别的漏判率方面该方法明显优于其他2种方法。; 李东升黄杰忠李宏男; 关键词：桥梁工程损伤识别核典型相关分析

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