1) kernel principal component analysis
核函数主元分析
1.
Kernel principal component analysis(KPCA) has emerged in recent years as a nonlinear process monitoring technique.
核函数主元分析(KPCA)可用于非线性过程监控。
2) kernel principle component analysis(KPCA)
核函数主元分析
1.
Based on the kernel principle component analysis(KPCA),a fault diagnosis method of roller bearing is proposed,where a nonlinear problem is transformed into a higher dimensional linear feature space by kernel function map.
基于核函数主元分析的独特优势,提出了滚动轴承故障诊断方法,通过核函数映射将非线性问题转换成高维的线性特征空间,然后对高维空间中的映射数据作主元分析,提取其非线性特征,对故障模式进行识别。
2.
A method of machine fault diagnosis was proposed using the kernel principle component analysis(KPCA).
提出基于核函数主元分析的机械故障诊断方法,它保留主元分析的优点并具有处理非线性的能力。
4) Supervised Kernel Principal Component Analysis(SKPCA)
有监督核函数主元分析(SKPCA)
5) Kernel principal component analysis
核函数主成分分析
6) kernel principal component analysis
核主元分析
1.
Nonlinear process monitoring method based on multi-scale kernel principal component analysis;
基于多尺度核主元分析的非线性过程监控方法研究
2.
Fault diagnosis method based on immune kernel principal component analysis;
基于免疫核主元分析的故障诊断方法
3.
Monitoring model based on kernel principal component analysis and multiple support vector machines and its application
基于核主元分析与多支持向量机的监控诊断方法及其应用
补充资料：Bergman核函数
Bergman核函数
Bergman kernel function
价飞man核函数fBe吧m助ker配l物.比.;反p.知翅‘p呻阳哪，1，灰r娜an撼(Ber脚an比mel) 一个具有再生核性质且定义在任意区域D〔C”_上的复变量函数，在此区域内存在关于Lebesgue测度d。的L:(D)类中不为O的全纯函数f.Ber脚an核函数是由5.Berg刀an引进的!1]这些函数f的集合构成具有标准正交基{伞l，叭，…}的Hilbert空间LZ，*(D)〔LZ(D);LZ、(DI二LZ(D)自o(D)，其中O(D、是全纯函数的空间.函数 、l)(:.灼一K、:.、)一全、(:)丽， 二{ :二仁L，、几)、夕然(夕.…，象)称为D的Ber卿an核函数(或简称核函数)、右边的级数在D的紧子集上一致收敛，并且对每一固定的亡任D属于L:*(D)，此和不依赖于标准正交基{码}的选择.Bergman核函数依赖于2”个复变量并定义在区域D‘D C=C’”上;它具有对称俘季
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参考词条