【摘 要】
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针对微生物发酵间歇过程监测算法只考虑数据信息最大化未考虑数据簇结构信息的不足,提出了基于多向核熵成分分析（Multi-way Kernel Entropy Component Analysis,MKECA）间歇过程
【机 构】
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北京工业大学电子信息与控制工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（61174109,61364009）, 教育部高等学校博士点专项基金（20101103110009）
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针对微生物发酵间歇过程监测算法只考虑数据信息最大化未考虑数据簇结构信息的不足,提出了基于多向核熵成分分析（Multi-way Kernel Entropy Component Analysis,MKECA）间歇过程监测的新方法。该方法首先引入AT展开策略对三维历史数据进行预处理,然后通过核映射将数据从低维空间映射到高维特征空间,解决数据的非线性特性,并在高维特征空间依据核熵的大小对数据进行降维,使降维后的数据能够最大化地保留原始数据的分布;同时理论证明了所提方法在特定条件下等同于传统方法,也就是说MKEC
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