摘要：本发明公开了一种瓦斯浓度检测方法，采用KPCA算法用于鉴别“大数”，首先构造两种混合核函数，利用矢量的方法构建核矩阵，并利用核主成分分析计算核矩阵的特征向量，该算法具有较高的识别率和较高的运算速度；该算法通过训练样本在特征空间所张成的子空间的一组标准正交基，将训练集上的KPCA过程，转化为所有核训练样本在该组基下的坐标为数据集的PCA过程，同时对训练样本特征提取，能有效捕捉训练数据的非线性特征，在模式识别、回归分析中受到广泛重视和应用。在KPCA的求解过程中，需要特征值分解一个M*M的核矩阵(M表示训练样本数)，对样本特征提取时，只需计算该样本与构成这组基德样本间的核函数，实验结果验证该算法是有效的。

摘要：本发明公开了一种瓦斯浓度检测方法，采用KPCA算法用于鉴别“大数”，首先构造两种混合核函数，利用矢量的方法构建核矩阵，并利用核主成分分析计算核矩阵的特征向量，该算法具有较高的识别率和较高的运算速度；该算法通过训练样本在特征空间所张成的子空间的一组标准正交基，将训练集上的KPCA过程，转化为所有核训练样本在该组基下的坐标为数据集的PCA过程，同时对训练样本特征提取，能有效捕捉训练数据的非线性特征，在模式识别、回归分析中受到广泛重视和应用。在KPCA的求解过程中，需要特征值分解一个M*M的核矩阵(M表示训练样本数)，对样本特征提取时，只需计算该样本与构成这组基德样本间的核函数，实验结果验证该算法是有效的。