计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2010年
6期
2189-2191
,共3页
钟秉翔%李太福%汪德彪%苏盈盈
鐘秉翔%李太福%汪德彪%囌盈盈
종병상%리태복%왕덕표%소영영
话务量%特征提取%核函数%主元分析%神经网络
話務量%特徵提取%覈函數%主元分析%神經網絡
화무량%특정제취%핵함수%주원분석%신경망락
针对话务量的特点,提出了一种基于核主元分析的非线性的特征提取方法,该方法采用KPCA方法提取的非线性特征反映了原始输入输出数据之间的复杂关系,精简了网络输入数据阵的维数.通过仿真结果比较表明,基于KPCA-RBFNN的话务量预测模型比PCA-RBFNN模型具有较好的非线性数据处理能力,反映了该方法的有效性.
針對話務量的特點,提齣瞭一種基于覈主元分析的非線性的特徵提取方法,該方法採用KPCA方法提取的非線性特徵反映瞭原始輸入輸齣數據之間的複雜關繫,精簡瞭網絡輸入數據陣的維數.通過倣真結果比較錶明,基于KPCA-RBFNN的話務量預測模型比PCA-RBFNN模型具有較好的非線性數據處理能力,反映瞭該方法的有效性.
침대화무량적특점,제출료일충기우핵주원분석적비선성적특정제취방법,해방법채용KPCA방법제취적비선성특정반영료원시수입수출수거지간적복잡관계,정간료망락수입수거진적유수.통과방진결과비교표명,기우KPCA-RBFNN적화무량예측모형비PCA-RBFNN모형구유교호적비선성수거처리능력,반영료해방법적유효성.
