【摘 要】
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本文主要是对独立分量分析(Independent Component Analysis)理论和算法的研究,以解决人工嗅觉系统中气味特征提取问题.在对ICA的相关理论和算法做了深入的分析研究的基础上,
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本文主要是对独立分量分析(Independent Component Analysis)理论和算法的研究,以解决人工嗅觉系统中气味特征提取问题.在对ICA的相关理论和算法做了深入的分析研究的基础上,本文主要侧重于ICA在特征提取方面的应用研究.以图像特征提取理论为基础,我们采用ICA方法对USPS(手写数字)问题作了特征的二次抽取,取得了良好的效果.同时,我们对相同维数下的ICA和PCA的性能做了比较,证明了ICA的优越性.最后,我们将ICA方法应用于人工嗅觉的气味特征提取中,并用数种识别方法加以识别.实验结果表明,ICA对于降低维数,提高分类精度等方面有良好的效果.
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