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相幅组合的函数型数据特征提取方法研究

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当前函数型数据分析更多关注于函数的振幅变化而忽略相位变化,很多场合下,相位变化中含有对统计分析有用的信息.基于偏最小二乘法提出了相幅组合的函数型数据特征提取方法,首先使用函数对齐技术获得刻画相位变化的时间弯曲函数,再将对齐函数和弯曲函数通过分段函数的方式重新组合,最后利用偏最小二乘法提取相幅组合函数的成分特征,并应用在回归和分类模型上.实验结果表明,与主成分分析方法相比,所提方法具有更优越的预测性能.
Feature extraction for functional data by combining phase and amplitude information

金海波、马海强

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太原科技大学 数学系,太原030024

江西财经大学 统计学院,南昌330013

函数型数据分析 相幅组合 函数对齐 函数型偏最小二乘法

2019M662262

2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2020.10.0363

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2021.38(8)
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