基于单层网络的自组织的鲁棒主成分分析(PCA)算法

摘要

为提高工程图识别中基于主成分分析（ＰＣＡ）的特征提取的精度，讨论了ＰＣＡ鲁棒性问题的两种提法。通过对能量函数的修正，提出一种新的在线自组织式的鲁棒ＰＣＡ运算规则。该方法基于单层线性神经网络（ＮＮ）结构，但是权值的训练算法是非线性的。该鲁棒ＰＣＡ算法能够在运行过程中自动地识别样本集之中的“劣点”，从而在迭代训练中加以适当处理来排除对运算精度和收敛性的影响。通过对比仿真实验结果表明。