【摘 要】
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提出一个两步信息提取方法用于更精确地捕获性能指标相关的信息。在第一步中,根据皮尔森相关系数,所有的过程变量被分成两个集合。其中一个由与特定指标强相关的过程变量组成
【机 构】
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KeyLaboratoryofAdvancedControlandOptimizationforChemicalProcessesofMinistryofEducation
【基金项目】
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Projects(61374140,61673173)supported by the National Natural Science Foundation of China,Projects(222201717006,222201714031)supported by the Fundamental Research Funds for the Central Universities,Chi
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提出一个两步信息提取方法用于更精确地捕获性能指标相关的信息。在第一步中,根据皮尔森相关系数,所有的过程变量被分成两个集合。其中一个由与特定指标强相关的过程变量组成,另一个集合由特定指标弱相关过程变量组成。随后,在两个集合中执行PCA分解,潜变量的方向不同于原始的过程变量。也就是说,原本强相关变量集合中的潜变量与特定指标的相关性可能会变弱。然而,弱相关变量集合中的潜变量与特定指标的相关性可能会变强。因此,在第二步中,根据皮尔森相关系数,两个集合被进一步从潜变量的角度分解为四个子集。得到的两个与特定指标强相关
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