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【摘 要】
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针对批次过程非线性、多模态等特征,提出一种基于判别核主元k近邻(Dis-k PCk NN)的故障检测方法。首先,在核主元分析(k PCA)中,高斯核的窗宽参数依据样本类别标签在类内窗宽和类间窗宽中判别选取,使得核矩阵能有效提取数据的关联特征,保持数据的类别信息;其次,在核主元空间中引用k近邻规则代替传统的T2统计方法,k近邻规则可以有效处理主元空间非线性和多模态等特征的故障检测问题。数值模拟实例和
【机 构】
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沈阳化工大学技术过程故障诊断与安全性研究中心
【出 处】
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计算机应用
【发表日期】
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2018年08期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61490701,61573088,61673279）, 辽宁省教育厅一般项目（L2015432）, 辽宁省自然科学基金资助项目（2015020164）
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