山东大学学报(工学版)

作者：孟银凤,李庆方

单位：山西大学数学科学学院, 山西 太原 030006

关键词：函数型数据,基函数,多元函数主成分分析,随机森林,准确率,

基金：国家自然科学基金资助项目(61807022);国家自然科学基金资助项目(61976184);山西省统计局研究资助项目(KY[2021]169)

针对识别学习中的多维信息融合问题, 提出一种基于多元函数主成分表示识别方法。给出多元函数主成分的数值计算方法, 利用联合协方差算子计算特征值与特征向量, 提取关键区分特征。基于这些综合特征应用随机森林方法对多元函数型数据进行识别学习。在模拟数据和真实数据上比较多元函数主成分表示方法与其他几种表示方法的识别性能。试验结果表明, 在模拟数据集、英文手写体数据集和中文手写体数据集中, 准确率为1, 在运动数据集中, 准确率为0.954 4。相较于其他方法, 多元函数主成分分析这一特征抽取方法的识别效果更好, 有效地提高了识别准确率。

来源：2022年第3期

《山东大学学报(工学版)》期刊编辑部

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