【摘 要】
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针对连续化工过程的多模态划分问题,提出了基于独立元分析-主元分析两步特征提取的k-独立元分析-主元分析(k-ICA-PCA)分类方法.传统的k-主元分析(k-PCA)分类方法假设过程数据
【机 构】
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沈阳化工大学信息工程学院,东北大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目;国家自然科学基金
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针对连续化工过程的多模态划分问题,提出了基于独立元分析-主元分析两步特征提取的k-独立元分析-主元分析(k-ICA-PCA)分类方法.传统的k-主元分析(k-PCA)分类方法假设过程数据仅仅包含高斯信息,然而在实际过程中数据往往无法满足这一假设.所提出的k-ICA-PCA方法在分类迭代过程中,不仅考虑了过程数据的高斯信息,而且考虑了数据的非高斯信息.将k-ICA-PCA分类方法应用到TE过程进行仿真实验,仿真结果验证了k-ICA-PCA方法相对于k-PCA分类方法更加有效和可行.
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