文件名称: 核主元分析（Kernel principal component analysis ，KPCA）在降维、特征提取以及故障检测中的应用
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主要功能有：
（1）训练数据和测试数据的非线性主元提取（降维、特征提取）
（2）SPE和T2统计量及其控制限的计算
（3）故障检测
KPCA的建模过程（故障检测）：
（1）获取训练数据（工业过程数据需要进行标准化处理）
（2）计算核矩阵
（3）核矩阵中心化
（4）特征值分解
（5）特征向量的标准化处理
（6）主元个数的选取
（7）计算非线性主成分（即降维结果或者特征提取结果）
（8）SPE和T2统计量的控制限计算
（1）训练数据和测试数据的非线性主元提取（降维、特征提取）
（2）SPE和T2统计量及其控制限的计算
（3）故障检测
KPCA的建模过程（故障检测）：
（1）获取训练数据（工业过程数据需要进行标准化处理）
（2）计算核矩阵
（3）核矩阵中心化
（4）特征值分解
（5）特征向量的标准化处理
（6）主元个数的选取
（7）计算非线性主成分（即降维结果或者特征提取结果）
（8）SPE和T2统计量的控制限计算
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下载文件列表
压缩包 : KPCA-MATLAB-V2.1.zip 列表 contents.m data/ data/banana.mat data/circle.mat data/teprocess.mat demo_DR.m demo_DR_with_reconstruction.m demo_FD.m demo_FD_with_diagnosis.m demo_kernel_function.m KernelPCA/ KernelPCA/Kernel.m KernelPCA/KernelPCA.m KernelPCA/KernelPCAFunction.m KernelPCA/Visualization.m refs/ refs/Bakır et al_2004_Learning to find pre-images.pdf refs/Deng_Tian_2011_A new fault isolation method based on unified contribution plots.pdf refs/Lee et al_2004_Nonlinear process monitoring using kernel principal component analysis.pdf
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