【摘 要】
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多模态是复杂工业生产过程的普遍特性.不同模态具有不同的过程特性,需要建立不同的模型,因此离线建模数据的模态划分与识别是整个多模态过程建模的关键问题之一.目前,常用的
【机 构】
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东北大学信息科学与工程学院,流程工业综合自动化国家重点实验室（东北大学）,化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室（华东理工大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金（61533007,61374146,61403072）,流程工业综合自动化国家重点实验室基础科研业务费（2013ZCX02-04）,中央高校基本科研专项资金（N140404020）,华东理工大学探索研究专项基金（22A201514050）资助
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多模态是复杂工业生产过程的普遍特性.不同模态具有不同的过程特性,需要建立不同的模型,因此离线建模数据的模态划分与识别是整个多模态过程建模的关键问题之一.目前,常用的聚类算法需要对其结果进行人工分析和后续处理,无法真正实现多模态过程的全自动模态识别.因此,本文提出一种全自动的多模态过程离线模态识别方法.首先通过宽度为H的大切割窗口对数据进行切割,利用改进的K-means聚类算法对窗口单元进行聚类;根据聚类结果,对稳定模态淹没现象进行处理,得到模态的初步划分结果;最终,利用小滑动窗口L,对稳定模态及过渡模态交
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