【摘 要】
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由于间歇过程具有多模态和数据高斯与非高斯混合的特征,往往会造成故障检测准确率不高,影响监控性能,因此提出一种改进的NPE算法.该算法首先通过寻找每一个样本的局部k近邻集
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院,兰州理工大学甘肃省工业过程先进控制重点实验室,兰州理工大学国家级电气与控制工程实验教学中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61763029,61873116);国防基础科研项目(JCKY2018427C002);甘肃省高等学校产业支撑引导项目(2019C-05);甘肃省工业过程先进控制重点实验室开放基金(2019KFJJ01)
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由于间歇过程具有多模态和数据高斯与非高斯混合的特征,往往会造成故障检测准确率不高,影响监控性能,因此提出一种改进的NPE算法.该算法首先通过寻找每一个样本的局部k近邻集,对局部近邻求均值与标准差进行标准化,生成单一模态并使标准化后的数据近似服从多元高斯分布;然后结合邻域保持嵌入算法(neighborhood preserving embedding,NPE)对新的数据进行降维,对数据样本近邻间的局部信息与样本信息充分挖掘,提取数据的局部结构信息;最后利用支持向量数据描述(support vector da
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