【正文快照】： 引言非线性主成分分析法(NLPCA)是由Kramer[1]于1991年提出的一种由人工神经网络实现的非线性气候统计方法。
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提出了基于非线性主元分析(NLPCA)网络和概率神经网络( )的故障诊断方法.首先使用非线性主元分析神经网络进行特征提取,降低数据维数,既简化了诊断过程,又确保了故障...
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分析法(Nonlinear Principal Component Analysis)
...联想神经网络(AANN)的基础上,借鉴传统PCA方法中的序数主成分概念,提出基于顺序自联想神经网络(SAANN)的非线性主成分分析法(NLPCA).进一步,结合神经网络(NN)和Logisitic模型,以我国上市公司为研究对象,分别构建基于NLPCA-NN和NLPCA-Logisitic的信用评估模型.
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