如何看待独立Composition分析ICA的结果?类别信息的来源是一组独立 分量 , 但类别信息显示的是一组相互关联的分量 。当然,这组分量的数量应该大于独立,我们的任务是消除这种相关性;将分量从相关组改为不相关组 , 即独立组件,因为扩散模型需要预先知道污染源的排放情况,进而研究污染物的浓度分布或反应机理,但在实际情况中,我们往往很容易得到污染物的当前分布,而源的分布和排放信息却很难得到 。
【独立分量分析发展状况,ICA独立分量分析原理】
1、地下水污染源解析技术1.3.1.1地下水污染源识别技术的建立主要是污染源分析方法的建立 。自20世纪中期以来,国内外学者对污染物在含水层中的迁移、控制和修复进行了大量的研究 。随着前沿研究方法和理论的成熟,污染源识别反问题逐渐成为研究的热点 。来源分析的方法根据研究对象的不同可以分为扩散模型和接受模型 。
因为扩散模型需要预先知道污染源的排放情况,进而研究污染物的浓度分布或反应机理,但在实际情况中,我们往往很容易得到污染物的当前分布,而源的分布和排放信息却很难得到 。受体模型通过分析来源和受体的理化性质,识别可能的污染源及其对受体的组成部分或监测点的贡献 。20世纪60年代,国外首先开始研究大气领域的受体模型 , 形成了一套定性和定量分析污染源的方法,并逐渐广泛应用于土壤和水环境中的污染源分析 。
2、振动信号的 分析方法有哪些由于现代机械系统的日益复杂和大型化,在振动信号采集过程中,安装在机械系统外部的传感器采集到的信号实际上是多个振动源的混合 。针对这种复杂的情况 , 人们提出了应用多元统计方法来处理信号问题 。常用的多元统计分析方法有:主分量分析(主成分分析,KPCA)、独立分量分析(独立成分分析 , ICA)、核主分量分析(核主成分分析
3、怎样看 独立成分 分析ICA结果?KL变换,也就是PCA,在MSE下获得了最优的结构,但是有时候对分类不是很好 。所以我们引入了ICA 。如果PCA使二阶累积量为零,那么ICA就意味着前四阶累积量全为零 。ICA是什么意思?类别信息的来源是一组独立 分量,但类别信息显示的是一组相互关联的分量 。当然,这组分量的数量应该大于独立 。我们的任务是消除这种相关性;将分量从相关组改为不相关组,即独立组件 。
我们有三种方法:(1)累积量法k1(z)E[zi];k2(z)E[zizj];k3(z)E[zizizk];k4(z)E[zijzkzl]E[zijj]E[zkzl]E[zizk]E[zlzj]E[zizl]E[zkzj];对于一般的随机变量,PDF(概率密度函数)是对称分布的 。所以k1和k3都是0 , 然后,要使k2为0,我们就用旧的主成分分析 , 也就是PCA 。
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