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[学位论文] 作者：童楚东,,
来源： 年份：2015
随着全球化市场对企业的盈利和竞争能力提出新的要求,有效地保证过程生产安全和提高产品质量是现代过程工业面临的主要挑战,因此过程监测无论是在工业应用领域还是学术研究领...
[期刊论文] 作者：童楚东, 史旭华,,
来源：化工学报 年份：2015
主元分析（PCA）是一种经典的特征提取方法,已被广泛用于多变量统计过程监测,其算法的本质在于提取过程数据各变量之间的相关性。然而,传统PCA算法中定义的相关性矩阵局限于计算...
[期刊论文] 作者：石立康, 童楚东,,
来源：计算机与应用化学 年份：2004
在现代大型工业过程中,其过程数据往往不服从高斯分布,独立成分分析(ICA)算法已广泛应用于非高斯过程监测。然而,各变量间存在着不同的相关性,为了挖掘各变量间相关性大小的...
[期刊论文] 作者：孟生军,童楚东,,
来源：计算机应用研究 年份：2021
动态主成分分析(DPCA)通过增广矩阵或向量的方式来挖掘采样数据间的时序自相关性。然而,DPCA对自相关的特征成分与残差直接实施监测是不合理的,故其故障检测效果较差。为了剔除采样数据的自相关性以提高故障检测效果,提出一种基于估计误差的动态过程监测方法。......
[期刊论文] 作者：宋励嘉,童楚东,,
来源：高校化学工程学报 年份：2019
传统主元分析(principal component analysis, PCA)算法在实施投影变换挖掘潜在特征成分时,不同投影变换方向对原始数据不同测量变量赋予了不同的权重值。而从故障检测的角度出发,各个测量变量的重要性程度是等同的。因此,传统PCA方法的过程监测性能还有待商榷......
[期刊论文] 作者：童楚东,颜学峰,,
来源：计算机与应用化学 年份：2012
对于复杂的工业过程,采集到的过程数据能反映出生产过程的内在变化和运行状况。本文提出一种新的多变量统计过程监测策略,数据建模过程包含主元分析(Principal Component Aan...
[期刊论文] 作者：陈路,郑丹,童楚东,
来源：无线通信技术 年份：2020
核偏最小二乘(KPLS)能够有效解决数据间的非线性问题并提高质量预测精度,在工业过程监测和质量预测中得到了广泛的应用.良好的KPLS质量预测模型要求核函数同时具备内插和外推...
[期刊论文] 作者：郑丹,陈路,童楚东,
来源：数据通信 年份：2021
核主成分分析(KPCA)是主成分分析(PCA)的一种非线性扩展,作为非线性过程的监测方法,受到了广泛应用。然而,KPCA在数据集较大时计算效率较低往往不能及时的检测出故障。因此本文提出了一种优化过程检测的方法。通过选取数据的内部点抛弃接近故障数据的边缘点,只......
[期刊论文] 作者：陈路,郑丹,童楚东,
来源：电子技术应用 年份：2021
核偏最小二乘(KPLS)在工业过程监测和质量预测中得到了广泛的应用,核函数和核参数的选取对KPLS质量预测结果有重要影响.然而,如何选择核函数类型和核参数一直是该方法应用的瓶颈.针对以上问题,提出一种改进遗传算法的核函数优化方法.该方法将核的种类及核参数作......
[期刊论文] 作者：童楚东, 史旭华, 蓝艇,,
来源：控制与决策 年份：2004
针对采样数据的自相关性,提出一种基于自回归(AR)模型的动态过程建模方法.首先,利用正交信号校正(OSC)消除用于AR模型回归的两数据集间的正交不相关信号;然后,在处理过的数据...
[期刊论文] 作者：童楚东,蓝艇,史旭华,,
来源：化工学报 年份：2016
对现代大型复杂动态过程来讲,不同测量变量会存在不同的序列相关性,而且变量间的相互影响会体现在不同的采样时刻上。为此,结合利用分散式建模的优势,提出一种基于互信息的分...
[期刊论文] 作者：蓝艇,童楚东,史旭华,
来源：化工学报 年份：2017
传统主成分分析（PCA）算法旨在挖掘训练数据各变量间的相关性特征，己在数据驱动的故障检测领域得到了广泛的研究与应用。然而，传统PCA方法在建模过程中通常认为各个测量变量的重要......
[期刊论文] 作者：万新春,童楚东,史旭华,,
来源：信息与控制 年份：2020
针对分散式非高斯过程监测方法通常都忽略测量变量间整体性的问题,为了同时提取测量变量间的局部特征和全局特征,提出了一种基于多块修正ICA(multi-block modified ICA, MBMICA)算法的分散式非高斯过程监测方法.首先,通过修正FastICA迭代算法得到MICA(modified ......
[期刊论文] 作者：蓝艇,朱莹,俞海珍,童楚东,,
来源：控制与决策 年份：2020
误差生成是基于机理模型故障检测方法的核心本质,但鲜有应用于统计过程监测方法中.为此,提出一种基于缺失数据的误差生成策略,将能反映出采样数据对统计模型拟合程度的误差作为新的被监测对象实施故障检测.所提出的基于缺失数据的主元分析(MD-PCA)方法通过逐一......
[期刊论文] 作者：唐俊苗, 俞海珍, 史旭华, 童楚东,,
来源：化工学报 年份：2019
从建立潜变量自回归(AR)模型的角度出发,提出了一种基于潜变量自回归(LVAR)算法的化工过程动态建模与监测方法,旨在提取动态潜变量的同时给出各潜变量的AR模型。LVAR算法在最...
[期刊论文] 作者：杨忠,童楚东,俞杰,傅晓钦,汪伟峰,史旭华,,
来源：计算机应用研究 年份：2017
针对区域PM2.5浓度预报这一问题进行了研究,通过结合支持向量回归机(SVR)和粒子群优化算法(PSO),提出了一种加权因子的预报方法(W-PSO-SVR)。该方法采用了对预报模型的输入变量进行[0,1]间的不均等加权赋值,权重值由PSO搜索求得,通过不断寻优迭代,赋予输入变量......
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