| 稀疏性SVDD方法在故障检测中的应用研究 |
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| 引用本文： | 王国柱,刘建昌,李元.稀疏性SVDD方法在故障检测中的应用研究[J].东北大学学报(自然科学版),2015,36(6):761-765. |
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| 作者姓名： | 王国柱 刘建昌 李元 |
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| 作者单位： | (1. 东北大学 信息科学与工程学院， 辽宁 沈阳110819； 2. 沈阳化工大学 信息工程学院， 辽宁 沈阳110142) |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目，流程工业综合自动化国家重点实验室基础科研业务费资助项目 |
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| 摘 要： | 在支持向量数据描述(SVDD)方法的基础上,通过研究原始正常数据分布在高维映射空间内的稀疏特性,选取前k个高维分布边缘的数据点进行SVDD建模,用于解决SVDD方法处理大样本数据的缺陷,以及建模与过程监视时间长的问题.经过理论推导和仿真分析,验证了稀疏性SVDD建模方法可以有效地提高建模以及过程检测速度;对于大样本数据可以利用筛选后的小样本进行建模,解决了SVDD方法不能很好地处理大样本数据分类的问题;同时,此方法不影响故障检测的精度.在TE过程中的应用验证了该方法的有效性.
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| 关 键 词： | 稀疏性 SVDD 稀疏性SVDD 故障检测 |
An Applied Research of Sparsity SVDD Method to the Fault Detection |
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| WANG Guo-zhu,LIU Jian-chang,LI Yuan.An Applied Research of Sparsity SVDD Method to the Fault Detection[J].Journal of Northeastern University(Natural Science),2015,36(6):761-765. |
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| Authors: | WANG Guo-zhu LIU Jian-chang LI Yuan |
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| Institution: | 1. School of Information Science & Engineering， Northeastern University， Shenyang 110819，China; 2. Information Engineering School， Shenyang University of Chemical Technology， Shenyang 110142，China. |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | sparsity SVDD sparsity SVDD fault detection |
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