相幅组合的函数型数据特征提取方法研究
Feature extraction for functional data by combining phase and amplitude information
1. 太原科技大学 数学系, 太原 030024
2. 江西财经大学 统计学院, 南昌 330013
摘要
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。
基金项目
中国博士后科学基金面上资助项目(2019M662262)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.10.0363
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第8期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2354-2358
文章编号: 1001-3695(2021)08-019-2354-05
发布历史
[2021-08-05] 印刷出版
引用本文
金海波, 马海强. 相幅组合的函数型数据特征提取方法研究 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (8): 2354-2358. (Jin Haibo, Ma Haiqiang. Feature extraction for functional data by combining phase and amplitude information [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (8): 2354-2358. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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