Reconstruction de variables par analyse en composantes principales non linéaire. Application à la détection de mesures aberrantes - CNRS - Centre national de la recherche scientifique Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2004

Reconstruction de variables par analyse en composantes principales non linéaire. Application à la détection de mesures aberrantes

Résumé

La reconstruction d'état est très utile pour la détermination du nombre de composantes retenues dans le modèle ACP (Analyse en composantes Principales) et pour la localisation de défauts (dunia, 1996). Une extension de cette approche basée sur un modèle de l'ACPNL (Analyse en Composantes Principales Non Linéiare) est proposée dans cet article. Le modèle ACPNL est obtenu en utilisant deux réseaux RBF (Radial Basis function) où les transformations non linéaires des variables d'entrée (qui caractérisent l'analyse en composantes principales non linéaire) sont représentées comme la somme linéaire des fonctions radiales de bases. Un exemple de simulation est donné pour montrer les performances de l'approche proposée.

Domaines

Automatique
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-00975113 , version 1 (07-04-2014)

Identifiants

  • HAL Id : hal-00975113 , version 1

Citer

Mohamed-Faouzi Harkat, Gilles Mourot, José Ragot. Reconstruction de variables par analyse en composantes principales non linéaire. Application à la détection de mesures aberrantes. Conférence Internationale Francophone d'Automatique, CIFA'04, Nov 2004, France. pp.CDROM. ⟨hal-00975113⟩
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