鲁棒控制器设计，由于RBF网络可以实现任意逼近的非线性关系，它的目标是要做到误差平方和最小，与非线性PCA的目标一致，所以上述非线性PCA的模型可以通过采用两个RBF网络来实现非线性正变换 和反变换 。RBF网络是一个三层前馈网络，隐层采用径向基函数作为激励函数。第一个RBF网络把高维空间的数据映射到低维空间（如图4），第二个RBF网络将前面网络输出的低维空间数据再映射到高维空间，实现数据恢复(如图5)。这两个网络分别进行训练。-robust controller design, as RBF

PCA（主成分分析）算法被广泛应用于工程和科学研究中，本报告主要从PCA的基本结构和基本原理对其进行研究，常规的PCA算法主要采用线性算法，通过研究论证发现线性的PCA算法存在着许多不足，比如线性PCA算法不能从线性组合中把独立信号成分分离出来，主分量只由数据的二阶统计量—自相关阵确定，这种二阶统计量只能描述平稳的高斯分布等，因此必须对其进行改进，经改进后的PCA算法有非线性PCA算法、鲁棒算法等。我们通过PCA算法在直线（平面）中拟和的例子说明了PCA在工程中的应用。本例子采用的是成分分析中的

The routines in this directory perform a new kind of multiresolution ％ decomposition of 1-d signals which is nonlinear and possesses robust ％ properties when applied to highly nongaussian data. ％ The main tools are FMIPT and IMIPT.