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基于正交邻域保持嵌入与多核相关向量机的滚动轴承早期故障诊断 预览
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作者 陈法法 杨晓青 +2 位作者 陈保家 程珩 肖文荣 《计算机集成制造系统》 CSCD 北大核心 2018年第8期1946-1954,共9页
针对滚动轴承早期故障特征微弱难以快速有效辨识的问题,提出一种基于正交邻域保持嵌入(ONPE)与多核相关向量机(RVM)的滚动轴承早期故障诊断方法。首先基于多域量化特征构造表征滚动轴承早期故障的多域特征向量,基于ONPE线性流形学习对... 针对滚动轴承早期故障特征微弱难以快速有效辨识的问题,提出一种基于正交邻域保持嵌入(ONPE)与多核相关向量机(RVM)的滚动轴承早期故障诊断方法。首先基于多域量化特征构造表征滚动轴承早期故障的多域特征向量,基于ONPE线性流形学习对多域特征向量进行约简降维处理,获取最能反映滚动轴承早期故障运行状态变化的低维敏感特征,随后将获取的低维敏感特征输入给多核RVM进行早期故障模式的分类辨识。通过分析滚动轴承早期故障的模拟实验数据表明,该方法对高维复杂的非线性早期故障特征具有良好的约简降维性能,而且比单一核函数RVM具有更好的诊断精度。 展开更多
关键词 正交邻域保持嵌入 多核相关向量机 滚动轴承 早期故障 故障诊断
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邻域保持嵌入的人脸识别方法 被引量:3
2
作者 刘嘉敏 袁佳成 +2 位作者 彭玲 刘亦哲 罗甫林 《重庆大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期88-94,共7页
现有流形学习算法在学习人脸数据时,假设所有数据点位于单一低维嵌入流形之上,当数据点实际分布在不同的流形上时,单流形假设就会影响数据真实空间结构。为此提出一种基于多邻域保持嵌入(multiple neighborhood preserving embedding,M... 现有流形学习算法在学习人脸数据时,假设所有数据点位于单一低维嵌入流形之上,当数据点实际分布在不同的流形上时,单流形假设就会影响数据真实空间结构。为此提出一种基于多邻域保持嵌入(multiple neighborhood preserving embedding,M-NPE)的学习算法来发现不同类别数据在不同维度的低维嵌入空间中分布的多流形结构。首先,单独学习不同类别数据的流形,得到反映其本质特征的流形;再通过遗传算法搜索每个流形的最优维数;最后依据最小重构误差分类器对样本分类。在Extended Yale B和CMU PIE这2个大型人脸库上实验结果验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 本质维数 人脸识别 多流形学习 重构误差 邻域保持嵌入
一种加权的分块邻域保持嵌入人脸识别算法 预览
3
作者 陈斌 李康顺 王宇川 《计算机与数字工程》 2017年第5期966-969,共4页
在人脸识别中,传统的子空间识别算法将整幅人脸图像作为输入模式。但是,当人脸图像的光照、姿态和表情变化较大时,仅考虑图像的全局特征,识别的效果不够理想。为此,论文提出一种加权的分块邻域保持嵌入人脸识别算法。算法先对人脸... 在人脸识别中,传统的子空间识别算法将整幅人脸图像作为输入模式。但是,当人脸图像的光照、姿态和表情变化较大时,仅考虑图像的全局特征,识别的效果不够理想。为此,论文提出一种加权的分块邻域保持嵌入人脸识别算法。算法先对人脸图像进行分块,对分块得到的子图像利用邻域保持嵌入算法分别提取特征信息,并利用Geman-McClure函数和类标信息计算各分块子图像的权重。该算法能够增强分类效果,对表情、光照、姿势等变化具有鲁棒性,在ORL和Yale人脸数据库上对论文的提出的算法进行了验证。 展开更多
关键词 人脸识别 邻域保持嵌入 加权分块
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基于改进的有监督正交邻域保持嵌入的故障辨识 被引量:1
4
作者 季云峰 冯立元 匡亮 《机械传动》 CSCD 北大核心 2017年第1期16-19,77共5页
正交邻域保持嵌入(Orthogonal neighborhood preserving embedding,ONPE)是一种无监督的特征降维方法,且使用的是全局统一的邻域参数,在对高维故障特征集进行特征降维时,不能利用样本的类别标签信息和不能够根据样本空间分布的变化自... 正交邻域保持嵌入(Orthogonal neighborhood preserving embedding,ONPE)是一种无监督的特征降维方法,且使用的是全局统一的邻域参数,在对高维故障特征集进行特征降维时,不能利用样本的类别标签信息和不能够根据样本空间分布的变化自适应调整邻域参数,使获得的低维特征仍出现混叠的情况。针对上述问题,提出了基于改进的有监督正交邻域保持嵌入(Improved supervised ONPE,IS-ONPE)特征降维的故障辨识方法。IS-ONPE利用样本的标签信息来调整样本点与点之间的距离以形成新的距离矩阵,通过新的距离矩阵进行邻域构建,同时利用局部集聚系数进行邻域参数的自适应调整,能够获得辨识度更高的低维特征。以低维特征作为支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的输入来实现故障辨识。齿轮的故障辨识结果表明,所提出的方法能够提高故障辨识效果,具有一定优势。 展开更多
关键词 故障辨识 特征降维 改进的有监督正交邻域保持嵌入 齿轮
基于Schur分解和正交邻域保持嵌入算法的故障数据集降维方法 预览 被引量:1
5
作者 刘韵佳 赵荣珍 王雪冬 《中国机械工程》 CSCD 北大核心 2017年第21期2552-2556,共5页
针对转子故障特征数据集降维问题,提出一种基于Schur分解和正交邻域保持嵌入算法的故障数据集降维方法——Schur-ONPE降维方法。该方法首先应用小波包分解提取不同频带内的能量以组成故障特征值集合,然后运用Schur分解和ONPE算法将高维... 针对转子故障特征数据集降维问题,提出一种基于Schur分解和正交邻域保持嵌入算法的故障数据集降维方法——Schur-ONPE降维方法。该方法首先应用小波包分解提取不同频带内的能量以组成故障特征值集合,然后运用Schur分解和ONPE算法将高维特征集向低维投影,使降维后类内散度最小化及类间分离度最大化,最后将降维后得到的低维特征集输入K近邻分类器进行模式识别。通过双跨转子试验台的故障特征数据集进行验证,结果表明该方法能够有效地解决转子故障特征集的降维问题。 展开更多
关键词 故障诊断 数据降维 SCHUR分解 正交邻域保持嵌入算法
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基于邻域保持嵌入稀疏编码的图像分类 预览
6
作者 高佳雪 陈秀宏 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第3期232-235,共4页
针对复杂背景下的图像分类问题,结合稀疏编码和邻域保持嵌入算法,提出一种基于邻域保持嵌入规则的稀疏编码算法。在传统稀疏编码问题的目标函数中加入特征编码的局部邻域嵌入正则化项,通过最小化每个特征的编码与其近邻点的特征编码线... 针对复杂背景下的图像分类问题,结合稀疏编码和邻域保持嵌入算法,提出一种基于邻域保持嵌入规则的稀疏编码算法。在传统稀疏编码问题的目标函数中加入特征编码的局部邻域嵌入正则化项,通过最小化每个特征的编码与其近邻点的特征编码线性组合的误差,使得相似的特征在编码后仍然相似,保留特征的局部邻域结构。采用近似编码的方法降低计算复杂度,实验结果表明,在多个图像数据库上进行图像分类,与已有的稀疏编码方法相比,该算法具有较高的分类精度。 展开更多
关键词 图像分类 稀疏编码 邻域保持嵌入 局部邻域结构 近似编码
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基于QR分解的正则化邻域保持嵌入算法 预览 被引量:1
7
作者 翟冬灵 王正群 徐春林 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第6期1624-1629,共6页
针对训练样本不足时,对数据的低维子空间估计可能会产生严重偏差的问题,提出了一种基于QR分解的正则化邻域保持嵌入算法。首先,该算法定义一个局部拉普拉斯矩阵保留原始数据的局部结构;其次,将类内散度矩阵的特征谱空间划分成三个子空间... 针对训练样本不足时,对数据的低维子空间估计可能会产生严重偏差的问题,提出了一种基于QR分解的正则化邻域保持嵌入算法。首先,该算法定义一个局部拉普拉斯矩阵保留原始数据的局部结构;其次,将类内散度矩阵的特征谱空间划分成三个子空间,通过倒数谱模型定义的权值函数获得新的特征向量空间,进而对高维数据进行预处理;最后,定义一个邻域保持邻接矩阵,利用QR分解获得的投影矩阵和最近邻分类器进行人脸分类。与正则化广义局部保持投影(RGDLPP)算法相比,所提算法在ORL、Yale、FERET和PIE库上识别率分别提高了2个百分点、1.5个百分点、1.5个百分点和2个百分点。实验结果表明,所提算法易于实现,在小样本(SSS)下有较高的识别率。 展开更多
关键词 嵌入 正则化 局部拉普拉斯矩阵 邻域保持嵌入 QR分解
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基于全局距离和类别信息的邻域保持嵌入算法
8
作者 梅清琳 张化祥 《山东大学学报:工学版》 CAS 北大核心 2016年第1期10-14,21共6页
提出一种基于全局距离和类别信息的邻域保持嵌入算法。该方法在使用欧氏距离构造邻域图中,加入表征全局距离的全局因子和表示类别信息的函数项,全局因子可以使分布不均匀的样本变得平滑均匀,类别信息可以使同类样本点紧凑异类样本点疏离... 提出一种基于全局距离和类别信息的邻域保持嵌入算法。该方法在使用欧氏距离构造邻域图中,加入表征全局距离的全局因子和表示类别信息的函数项,全局因子可以使分布不均匀的样本变得平滑均匀,类别信息可以使同类样本点紧凑异类样本点疏离,通过提高所选邻近点的质量,优化数据的局部邻域,使降维后的数据具有更好的可分性。试验结果表明,该算法具有较高的准确率,优于传统的邻域保持嵌入算法。 展开更多
关键词 降维 邻域保持嵌入算法 全局距离 类别信息 邻域优化
基于邻域保持嵌入算法的间歇过程故障检测 预览
9
作者 梁秀霞 郑向博 郑晓慧 《自动化与仪表》 2015年第10期1-4,27共5页
该文针对间歇过程数据的高维非线性特征以及传统数据预处理方法的不足,提出了一种基于即时学习的邻域正交保持嵌入(OPE)算法。ONPE算法是一种基于几何思想来描述数据特征的维度约简算法,目的在于保持过程数据的局部特性,适用于非... 该文针对间歇过程数据的高维非线性特征以及传统数据预处理方法的不足,提出了一种基于即时学习的邻域正交保持嵌入(OPE)算法。ONPE算法是一种基于几何思想来描述数据特征的维度约简算法,目的在于保持过程数据的局部特性,适用于非线性系统,能更好地提取数据分布特征和本质信息。另外。针对间歇过程的时变特性和多时段特性,该文将即时学习算法应用其中,通过监控统计量T2SPE检测故障。最后通过对青霉素生产过程进行仿真证明能够取得良好的监控性能和预测性能。 展开更多
关键词 间歇过程 即时学习 邻域保持嵌入
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基于邻域保持嵌入的时间序列聚类融合算法 预览
10
作者 刘学 翁小清 《微型机与应用》 2015年第20期48-50,共3页
时间序列的维数比较大,直接对时间序列进行聚类性能不理想。如何提高时间序列的聚类性能,是主要研究点。首先使用邻域保持嵌入对时间序列样本维数约简,然后对维数约简后的数据进行聚类融合,最后将它的聚类性能与已有方法如主成分分析、... 时间序列的维数比较大,直接对时间序列进行聚类性能不理想。如何提高时间序列的聚类性能,是主要研究点。首先使用邻域保持嵌入对时间序列样本维数约简,然后对维数约简后的数据进行聚类融合,最后将它的聚类性能与已有方法如主成分分析、分段聚合近似进行比较。实验表明,所提出的算法更能提高聚类性能。 展开更多
关键词 时间序列 聚类融合 维数约简 邻域保持嵌入
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基于鉴别稀疏邻域保持嵌入算法的人脸识别技术 被引量:2
11
作者 徐东方 《激光杂志》 北大核心 2015年第12期67-70,共4页
本文针对人脸识别技术中的关键问题-特征提取,设计了一种新颖的人脸特征提取算法。结合稀疏表示和邻域保持嵌入算法,提出了一种鉴别稀疏邻域保持嵌入算法(DSNPE)。该算法可以基于稀疏表示创建近邻图,包括类内样本近邻图和类间样本近邻图... 本文针对人脸识别技术中的关键问题-特征提取,设计了一种新颖的人脸特征提取算法。结合稀疏表示和邻域保持嵌入算法,提出了一种鉴别稀疏邻域保持嵌入算法(DSNPE)。该算法可以基于稀疏表示创建近邻图,包括类内样本近邻图和类间样本近邻图,分别讨论了类内紧致性和类间稀疏性等问题。同时该鉴别稀疏邻域保持嵌入算法可以较好地利用样本类别信息,故该算法具有监督性。基于最大间距准则,建立了鉴别稀疏邻域保持嵌入算法的目标函数,并描述了该算法的基本流程。最后,在Yale、ORL和AR人脸数据库上进行了相关实验,并与SPP、NPE、LPP、MMC、LDA、PCA等算法比较,实验结果表明:基于鉴别稀疏邻域保持嵌入算法具有更好的人脸识别性能。 展开更多
关键词 人脸识别 稀疏表示 近邻保持嵌入算法 类内紧致性 类间稀疏性
基于类别信息的邻域保持嵌入算法 预览 被引量:1
12
作者 包兴 张莉 +1 位作者 赵梦梦 杨季文 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第5期94-97,共4页
邻域保持嵌入通常被广泛用于发现高维数据的固有内在维数。为了充分利用样本的类别信息,构建了一个具有判别信息的邻接矩阵,其可以使同类样本点更加紧凑而异类样本点更加疏远。在此基础上,提出了基于类别信息的邻域保持嵌入算法。基于... 邻域保持嵌入通常被广泛用于发现高维数据的固有内在维数。为了充分利用样本的类别信息,构建了一个具有判别信息的邻接矩阵,其可以使同类样本点更加紧凑而异类样本点更加疏远。在此基础上,提出了基于类别信息的邻域保持嵌入算法。基于类别信息的邻域保持嵌入算法在不破坏原始高维数据局部几何结构的同时,可以使处于不同子流形上的样本点尽量分开。在UCI数据集和ORL人脸数据集上的实验结果表明,基于类别信息的邻域保持嵌入算法具有较高的识别率。 展开更多
关键词 降维 邻接矩阵 类别信息 人脸识别
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半监督邻域保持嵌入在高光谱影像分类中的应用 预览 被引量:1
13
作者 冯海亮 潘竞文 黄鸿 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第S1期230-233,共4页
为了解决高光谱遥感影像的维数约简问题以提高分类算法的分类精度,并针对高光谱影像通常只包含少量标记样本的问题,提出了基于一种半监督邻域保持嵌入(SSNPE)和改进的KNN分类器的高光谱影像分类算法。该算法在NPE的基础上同时利用同类... 为了解决高光谱遥感影像的维数约简问题以提高分类算法的分类精度,并针对高光谱影像通常只包含少量标记样本的问题,提出了基于一种半监督邻域保持嵌入(SSNPE)和改进的KNN分类器的高光谱影像分类算法。该算法在NPE的基础上同时利用同类标记样本和邻域未标记样本获得数据的邻域嵌入结构,并且通过增加标记近邻样本的权重加大降维数据的鉴别性,进而增加k近邻分类器的样本分类精度。在Urban、Indian高光谱影像数据集上的实验结果表明,改进的算法的分类精度提高了约8.7%、3.6%以上,分类性能有了较明显的改善。 展开更多
关键词 高光谱影像分类 维数约简 邻域保持嵌入 半监督学习
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基于时序扩展的邻域保持嵌入算法及其在故障检测中的应用 预览 被引量:2
14
作者 苗爱敏 葛志强 +2 位作者 宋执环 蒋立 周乐 《华东理工大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2014年第2期218-224,共7页
针对动态自相关数据的特征提取和降维问题,提出了一种基于时序扩展的邻域保持嵌入(TNPE)的故障检测方法。针对邻域保持嵌入算法的不足,构建了新的优化目标,在构建局部空间结构特征的基础上,同时提取了数据随时间变化的动态特征。使得... 针对动态自相关数据的特征提取和降维问题,提出了一种基于时序扩展的邻域保持嵌入(TNPE)的故障检测方法。针对邻域保持嵌入算法的不足,构建了新的优化目标,在构建局部空间结构特征的基础上,同时提取了数据随时间变化的动态特征。使得投影得到的低维空间不仅和原始变量空间具有相似的空间局部近邻结构,而且具有相似的时序动态结构,因而包含了更多的特征信息。在此基础上,利用TNPE算法将原始过程数据划分为特征空间和残差空间,并分别建立T2和SPE统计量实现工业过程监测。通过对Tennessee Eastman(TE)过程的仿真研究,验证了TNPE算法有效性可行性,并显示出了优越的故障检测能力。 展开更多
关键词 流形学习 邻域保持嵌入 动态 故障检测
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正交及不相关边界邻域保持嵌入的人脸识别 预览
15
作者 陈达遥 陈秀宏 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第11期3097-3101,共5页
邻域保持嵌入(NPE)算法本质上仍是一种无监督方法,并没有有效利用已有的类别信息提高分类效率。为此提出两种有监督流形学习方法:正交边界邻域保持嵌入(OMNPE)和不相关边界邻域保持嵌入(UMNPE)。首先构造类内和类间邻接图,并... 邻域保持嵌入(NPE)算法本质上仍是一种无监督方法,并没有有效利用已有的类别信息提高分类效率。为此提出两种有监督流形学习方法:正交边界邻域保持嵌入(OMNPE)和不相关边界邻域保持嵌入(UMNPE)。首先构造类内和类间邻接图,并定义类内和类间重构误差;然后分别在正交和不相关约束条件下寻找最小化类内重构误差同时最大化类间重构误差的投影向量;将训练样本和测试样本分别投影到低维子空间中,再利用最近邻分类器进行分类识别。在ORL和Yale人脸库上的实验结果表明,与线性判别分析(LDA)、边界Fisher分析(MFA)等子空间人脸识别算法相比,所提算法的平均识别率提高了0.5%-3%,验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 降维 流形学习 人脸识别 邻域保持嵌入 正交 不相关
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应用于人脸识别的监督局部邻域保持嵌入算法 被引量:4
16
作者 郝晓弘 赵振华 《光电子.激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期365-371,共7页
提出了一种应用于人脸识别的监督线性维数约简算法。首先引入图像距离度量方法以确定人脸数据之间的相似程度,之后将训练样本的类标先验信息融人到邻域保持嵌入(NPE,neigh—borhoodpreservingembedding)算法的目标函数中,使得降维... 提出了一种应用于人脸识别的监督线性维数约简算法。首先引入图像距离度量方法以确定人脸数据之间的相似程度,之后将训练样本的类标先验信息融人到邻域保持嵌入(NPE,neigh—borhoodpreservingembedding)算法的目标函数中,使得降维后的嵌入空间的投影数据呈多流形分布,不仅最优保持了样本空间的局部几何结构,同时各类样本投影的类内散度最小化,类间散度最大化。增大了各类数据分布之间的间隔,提高了嵌入空间的辨别能力。在ExtendedYaleB和CMUPIE两个开放人脸数据库上进行了识别实验,结果表明,本文算法取得了很好的识别效果。 展开更多
关键词 人脸识别 维数约简 图像距离 流形学习
基于正交邻域保持嵌入特征约简的故障诊断模型 预览 被引量:21
17
作者 李锋 汤宝平 董绍江 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期 621-627,共7页
提出一种基于正交邻域保持嵌入(orthogonal neighborhood preserving embedding,ONPE)特征约简的故障诊断模型。首先将原振动信号经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)并构造Shannon熵得到高维特征向量,再利用ONPE将高... 提出一种基于正交邻域保持嵌入(orthogonal neighborhood preserving embedding,ONPE)特征约简的故障诊断模型。首先将原振动信号经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)并构造Shannon熵得到高维特征向量,再利用ONPE将高维特征向量约简为低维特征向量,并输入到最近邻分类器(k-nearest neighbors classifier,KNNC)中进行故障识别。本模型充分利用了EMD分解在故障特征提取、ONPE在信息压缩和KNNC在分类决策方面的优势,实现了旋转机械故障特征提取到故障诊断的全程自动化,并提高了诊断精度,为旋转机械故障诊断提供了一种新的模型分析方法。一个滚动轴承故障诊断实例验证了该模型的有效性。 展开更多
关键词 正交邻域保持嵌入 流形学习 特征约简 最近邻分类器 经验模式分解 故障诊断
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基于判别邻域嵌入算法的说话人识别 预览
18
作者 梁春燕 袁文浩 +2 位作者 李艳玲 夏斌 孙文珠 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期1774-1778,共5页
该文提出一种基于判别邻域嵌入(DNE)算法的说话人识别。判别邻域嵌入算法作为流形学习方法的一种,可以通过构建邻接图获取数据的局部邻域结构信息;同时该算法可以充分利用类间判别信息,具有更强的判别能力。在美国国家标准技术研究院201... 该文提出一种基于判别邻域嵌入(DNE)算法的说话人识别。判别邻域嵌入算法作为流形学习方法的一种,可以通过构建邻接图获取数据的局部邻域结构信息;同时该算法可以充分利用类间判别信息,具有更强的判别能力。在美国国家标准技术研究院2010年说话人识别评测(NISTSRE2010)电话-电话核心测试集上的实验结果表明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 说话人识别 总变化因子分析 邻域保持嵌入 判别邻域嵌入
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基于EEMD-NPE的故障降维方法 预览
19
作者 何敬举 赵婷婷 潘庆建 《机械设计与制造工程》 2019年第3期82-84,共3页
针对转子高维故障特征识别精度低的问题,提出基于集成经验模态分解(EEMD)能量矩和邻域保持嵌入(NPE)算法相结合的转子故障分类方法。首先利用EEMD对转子系统的振动故障信号进行分解,得到各阶的本征模态分量(IMF)并计算其能量特征向量矩... 针对转子高维故障特征识别精度低的问题,提出基于集成经验模态分解(EEMD)能量矩和邻域保持嵌入(NPE)算法相结合的转子故障分类方法。首先利用EEMD对转子系统的振动故障信号进行分解,得到各阶的本征模态分量(IMF)并计算其能量特征向量矩阵,然后应用NPE算法将高维特征集向低维投影,使降维后类内散度最小化及类间分离度最大化,最后将降维后得到的低维特征集输入 K 近邻分类器进行模式识别。通过双跨度轴承转子试验台的故障特征数据集验证,结果表明该方法能够有效地解决转子故障特征集的降维问题。 展开更多
关键词 集成经验模态分解 能量矩 本征模态函数 邻域保持嵌入 K 近邻分类器
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基于DNPE-SVDD的化工过程监控
20
作者 韩晓春 薄翠梅 易辉 《系统仿真学报》 CSCD 北大核心 2018年第1期184-190,共7页
针对化工过程中检测数据变量维数高、非线性与动态特性相结合的特点,而传统的线性降维算法不能提取局部结构信息和动态特性,提出了基于动态邻域保持嵌入–支持向量数据描述(DNPE-SVDD)算法的化工过程监控模型。结合DNPE在非线性降维和... 针对化工过程中检测数据变量维数高、非线性与动态特性相结合的特点,而传统的线性降维算法不能提取局部结构信息和动态特性,提出了基于动态邻域保持嵌入–支持向量数据描述(DNPE-SVDD)算法的化工过程监控模型。结合DNPE在非线性降维和SVDD在异常点检测的优势,使用DNPE算法进行维数约减,对降维后的流形空间采用SVDD算法建立监控模型,通过Tennessee Eastman(TE)化工过程进行仿真研究,同时与DPCA、DNPE算法对比验证所提算法的性能,结果表明DNPE-SVDD能获得更高的故障检测准确率。 展开更多
关键词 邻域保持嵌入 支持向量数据描述 数据降维 过程监控
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