文献类型：期刊文章

作　　者：金海波[1] 马海强[2]

Jin Haibo;Ma Haiqiang(Dept.of Mathematic,Taiyuan University of Science&Technology,Taiyuan 030024,China;School of Statistics,Jiangxi University of Finance&Economics,Nanchang 330013,China)

机构地区：[1]太原科技大学数学系,太原030024 [2]江西财经大学统计学院,南昌330013

出　　处：《计算机应用研究》

基　　金：中国博士后科学基金面上资助项目(2019M662262)。

年　　份：2021

卷　　号：38

期　　号：8

起止页码：2354-2358

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD_E2021_2022、IC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：当前函数型数据分析更多关注于函数的振幅变化而忽略相位变化,很多场合下,相位变化中含有对统计分析有用的信息。基于偏最小二乘法提出了相幅组合的函数型数据特征提取方法,首先使用函数对齐技术获得刻画相位变化的时间弯曲函数,再将对齐函数和弯曲函数通过分段函数的方式重新组合,最后利用偏最小二乘法提取相幅组合函数的成分特征,并应用在回归和分类模型上。实验结果表明,与主成分分析方法相比,所提方法具有更优越的预测性能。

关 键 词：函数型数据分析  相幅组合  函数对齐  函数型偏最小二乘法  

分 类 号：TP301.6]