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基于主元分析与支持向量机的方法及其在过程监控诊断中的应用

作者:蒋少华; 桂卫华; 阳春华; 唐朝晖; 彭涛主元分析支持向量机过程监控故障诊断最邻近分类法

摘要:基于支持向量机(SVM)在处理小样本、高维数及泛化性能强等方面的优势,提出了基于主元分析和支持向量机(PCA—SVM)对过程进行监控的方法。文中先利用主元分析方法进行特征数据提取,得到降维的主元特征向量,去除了高维样本变量相关性。然后分析各状态T^2统计、SPE统计量的变化趋势,对实际生产状况进行监控,最后利用SVM与最近邻法相结合的策略对特征向量进行分类识别。试验结果证实了提出算法的有效性。

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弹箭与制导学报

《弹箭与制导学报》(CN:61-1234/TJ)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《弹箭与制导学报》办刊宗旨是报道导弹、制导、控制、导航、弹药、火箭、弹道、气动力、模拟及相关技术领域的学术论文,报道该专业领域最新研究动态和科研成果,为该专业领域的科研、生产、教学、部队使用服务。

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