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  1. 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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  2. 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
  3. 所属分类:数据挖掘

    • 发布日期:2020-12-17
    • 文件大小:1.09mb
    • 提供者:tianshu
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