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基于 l_(2,p) 范数的鲁棒核主成分分析: 2025年; 核主成分分析(KPCA)是数据降维当中有效且常用的方法之一,应用广泛.许多基于l_(1)范数的KPCA算法被提出,虽然解决了经典KPCA易受异常值影响的问题,但都忽略了不能最大限度地减少重构误差以及具有旋转不变性的问题.针对此问题,提出一种基于l_(2,p)范数的核主成分分析算法(l_(2,p)-KPCA),采用l_(2,p)范数作为重构误差的距离度量,提高了对异常值的鲁棒性.证明了算法的收敛性以及旋转不变性,保留了PCA的旋转不变性.通过数值实验模拟和实验数据的结果表明,提出的l_(2,p)-KPCA比其他降维算法更具有优越性.; 李文君; 关键词：主成分分析核主成分分析数据降维

基于核主成分分析的网关电能计量装置容错异常检测: 2025年; 虚假数据注入攻击通过有意修改或注入错误的电力数据,进而引发电能计量装置出现错误的状态估计结果,其操作误差影响电力购销、电力供应等交易结算的公平性。文章利用核主成分分析对电能计量装置中的数据进行分析和处理,可准确检测出异常情况。试验结果表明,核主成分分析算法随着节点数量增加,计算时间逐渐缩短。且数据节点的数量越多,核主成分分析算法运算速度越快。; 洪晓伟傅梓劼; 关键词：异常检测

基于核主成分分析的半监督日志异常检测模型被引量：1: 2025年; 对于具有“组异常”和“局部异常”分布特点的系统日志数据,传统的ADOA(anomaly detection with partially observed anomalies)半监督日志异常检测方法存在为无标签数据生成的伪标签准确性不佳的问题.针对此问题,提出一种改进的半监督日志异常检测模型.对已知异常样本采用k均值聚类,采用核主成分分析计算无标签样本的重构误差;运用重构误差和异常样本相似分计算出样本的综合异常分,作为其伪标签;依据伪标签计算LightGBM分类器的样本权重,训练异常检测模型.通过参数试验探究了训练集样本比例变化对模型性能的影响.在HDFS和BGL这2个公开数据集上进行试验,结果表明该模型能够提高伪标签的准确性,相较于DeepLog、LogAnomaly、LogCluster、PCA和PLELog等已有模型,精确率和F 1分数均有提升.与传统的ADOA异常检测方法相比,该模型F 1分数在2类数据集上分别提高了0.084和0.085.; 顾兆军叶经纬刘春波张智凯王志; 关键词：系统日志重构误差核主成分分析

基于动态核主成分分析的核电厂传感器漂移检测: 2025年; 为了改善核电厂传感器周期性校准策略的不足,本文基于动态核主成分分析(DKPCA)方法,提出了一种核电厂传感器漂移检测模型,使用某核电厂循环水泵的运行数据对该模型的有效性进行了验证,并与传统主成分分析(PCA)方法进行对比,发现提出的模型在误报率和检测率方面具有明显的优势,进而突出了该模型的优越性。; 马国石; 关键词：核电站传感器

基于移动窗核主成分分析的核电厂主泵故障检测被引量：1: 2024年; 由于部件性能衰退、工况变化等因素影响,核动力装置在运行过程中会表现出明显的时变性,进而造成故障检测模型失效。为了改善传统故障检测方法在时变工业过程中的性能和在役适应性,基于核主成分分析(KPCA)和移动窗技术,提出了一种用于核动力装置的长时故障检测方法。该方法通过移动窗技术可实现KPCA故障检测模型的自动更新,从而解决检测过程中信号的时变性问题。将移动窗KPCA方法应用于某核电厂主泵的长时监测中,结果表明,主泵在正常和异常状态下,移动窗KPCA方法在故障检测率(FDR)、误报率(FAR)等指标方面均表现出了良好的性能。; 张秀春夏虹夏虹朱少民刘洁张汲宇; 关键词：核动力装置故障检测

非最小均方误差下的核主成分分析算法: 2024年; 针对高维非线性数据处理,该文改进了一种较为新颖的可以剔除高维数据中的冗余和无关特征并对这些非线性高维数据进行降维处理的机器学习算法,即基于最大相关熵准则的核主成分分析算法(KPCA-MCC).利用粒子群算法优化数据参数,在向量机(SVM)和最小二乘向量机(LSSVM)的支持下,针对风电功率进行仿真预测,分别对KPCA-SVM与PCA-SVM,KPCA-MCC与KPCA-MSE算法进行对比.通过大量对比试验,证明所提出的基于最大相关熵准则的核主成分分析算法具有有效性、适用性和鲁棒性.; 李建磊付世豪刘志鹏; 关键词：主成分分析核主成分分析鲁棒性风电功率

一种基于球坐标核主成分分析的血糖数据处理方法及系统: 本发明公开了一种基于球坐标的核主成分分析的血糖数据处理方法及系统，包括，获取生理指标数据及其对应的实际血糖值，构建用于血糖预测的样本数据集，进行归一化处理后，构建原始特征矩阵；将样本数据集的鲁棒中心定义为一范数中值，将原...; 袁昊邓兴华李霜陈江飞

基于核主成分分析与改进半监督模糊C均值聚类的变压器状态评估方法: 一种基于核主成分分析与改进半监督模糊C均值聚类的变压器状态评估方法，根据拟评价的变压器状态评价监测指标，将变压器的历史监测数据生成多维参考向量；通过核主成分分析通过核函数将多维参考向量映射到高维空间进行降维；降低数据维度...; 熊奇吕祥熙王由武赵辉

基于核主成分分析的高温动态应变计疲劳寿命预测: 2024年; 高温动态应变计作为航空发动机部件应力、应变检测的重要工具,一旦发生疲劳破坏会直接影响其测试结果的可靠性。针对目前应变计测试耗时长、使用寿命离散程度高等问题,对高温动态应变计敏感栅结构参数进行基于多类型核函数的核主成分分析(KPCA)。采用最佳的核函数对应变计疲劳寿命影响因素进行降维,得出栅丝直径、弯数、涂层厚度为主要影响因素;为解决降维后应变计疲劳寿命预测精度差、收敛速度慢等问题,运用遗传算法(GA)优化反向传递(BP)神经网络,即通过遗传算法对神经网络中权值和阈值进行参数寻优,应用于高温动态应变计疲劳寿命的预测,并与几种传统的预测方法进行了比较。结果表明:GA优化后的BP神经网络预测的绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)均有所减小,对于高温应变计疲劳寿命的预测效果更可靠。; 吴亚伦张凤玲艾延廷; 关键词：核主成分分析遗传算法航空发动机

一种非最小均方误差约束下的核主成分分析算法研究: 近年来,复杂、非线性数据的处理与分析变得愈发重要。在这些领域中,大多数数据往往呈现出无规律且不可控的特性,因此需要建立一套有效的数据处理、分析和预测体系,以提高科研效率并节省资源成本。传统的机器学习方法在处理低维数据时表...; 付世豪; 关键词：核主成分分析鲁棒性风电功率预测

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