【摘 要】
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核函数方法是一类新的非线性数据处理方法,它将特征空间的非线性计算转换为输入空间的核函数计算,能有效地处理非线性分类和回归问题.本文对核函数方法及其在过程控制中的应
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核函数方法是一类新的非线性数据处理方法,它将特征空间的非线性计算转换为输入空间的核函数计算,能有效地处理非线性分类和回归问题.本文对核函数方法及其在过程控制中的应用作了研究和探讨,提出了几种基于核函数技术的过程建模和故障诊断方法,主要包括:1、针对支持向量机(SVMs)直接以训练样本构造回归模型易受样本特性影响的缺点,提出了将特征提取与支持向量回归机(SVR)相结合的过程软测量建模方法,通过特征提取方法实现数据压缩和降维及消噪等预处理,再以特征提取后的数据作为SVR的输入构造软测量模型.2、针对工业过程多变量、非线性、变量关联性强的特点,提出了将核化学计量法用于工业过程软测量建模和过程动态建模,并重点讨论了KPLS用于过程建模时的参数选择问题.3、针对局部和全局核函数各自的局限性,提出了将混合核函数与PLS结合的非线性混合核函数PLS方法,并将该方法用于丙烯腈收率软测量建模的研究.4、在分析了小波框架理论的基础上,结合核函数构造方法,提出了将小波核函数与各种算法结合,从而形成了小波核函数PLS方法等基于小波核函数的非线性方法.5、为了更有效地处理复杂工业过程建模,并在分析不同核函数方法的特点基础上,提出了两种集成核函数方法,即集成KPLS-SVR和集成SVR-PLS方法.6、研究了基于核函数方法的工业过程故障诊断问题,包括基于SVC的故障诊断方法和基于KPCA的过程故障检测.
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