【摘 要】
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因子分析（factor analysis,FA）将噪声因素加入到建模过程中,可通过最大期望（expectation maximum,EM）算法建立模型。传统的FA（ST）指标仅利用了变量的期望信息而忽略了更能代表不确
【机 构】
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华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61374140,61673173);中央高校基本科研业务费专项资金(222201714031);中央高校基本科研业务费重点科研基地创新基金项目(222201717006)~~
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因子分析（factor analysis,FA）将噪声因素加入到建模过程中,可通过最大期望（expectation maximum,EM）算法建立模型。传统的FA（ST）指标仅利用了变量的期望信息而忽略了更能代表不确定性的方差信息,这可能会导致故障的漏报。通过对过程变量的概率分析,从本质上揭示了FA（ST）的这一缺陷。建模过程中的另一个重要因素是确定因子个数,使得在降维的同时能最大程度地保留对过程有用的信息。针对传统监控指标信息不足的问题,提出的负对数似然概率（negative log likelihoo
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