KPCA-KPLS方法在pH中和过程建模中的应用

针对化工过程中的具有严重非线性、不确定性、时变性的复杂pH中和过程系统建模问题,提出一种基于核主元分析(KPCA)与核偏最小二乘(KPLS)相结合的建模方法.在高维特征空间内,该方法通过KPCA有效地提取输入数据的非线性主元,利用KPLS方法将输入变量投影在潜在变量上,再用输入与输出变量之间的协方差信息提取潜在特征建立pH中和过程模型.为验证其有效性,将KPCA-KPLS方法应用到弱酸强碱中和过程、强酸强碱中和过程实例中,并与核偏最小二乘、核主元分析_支持向量机(KPCA-SVM)、核极限学习机(KELM)、极限学习机(ELM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、SVM等方法进行比较.实验结果表明:KPCA-KPLS方法具有很高的动态建模精度.     

基于EEMD-Renyi熵和PCA-PNN的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障特征提取与状态监测问题,提出一种基于集合经验模式分解(EEMD)、Renyi熵、主元分析(PCA)和概率神经网络(PNN)的新方法.首先,将轴承振动信号通过EEMD分解成一组本征模态函数(IMF),计算每个IMF分量的Renyi熵值作为表征故障特征的向量,采用主元分析(PCA)对特征降维,提取主元输入概...     

基于PCA-SVM算法在岩性识别中的应用

针对岩性识别中传统方法识别率低且信息冗余的问题,建立PCA-SVM(主成分分析与支持向量机组合)岩性识别模型,即先利用主成分分析(PCA)进行参数处理,整合冗余,降低维数,后将处理得到的主成分作为支持向量机(SVM)测量模型输入的分类方法。在此过程中,优化主成分分析和支持向量机的参数,使模型具有较高的训练精度。结果表明,与传统的基于主成分分析的判别分析方法相比,预测结果与实际结果相比具有较好的一致性,识别准确率达100%。     

支持向量机的刀具磨损状态监测

为了监测刀具磨损状态,建立了一个基于功率传感器的刀具磨损状态监测系统.提出了一种基于主成分分析(PCA)与C-支持向量机(C-SVM)相结合的刀具磨损状态监测模型.通过功率传感器采集切削过程中的电流和功率信号,采用PCA对采集的参数进行特征提取,选择对刀具磨损状态影响最大的主成分作为C-SVM的输入样本,实现对刀具磨损状态的准确识别.通过数控车床切削实验表明,即使在较少的样本条件下,该方法仍然有效,并与反向传播(BP)神经网络进行了性能比较.     

基于支持向量机的曝气池SVI软测量研究

支持向量机(Support Vector Machines)是一种基于统计学习理论的新型建模方法。活性污泥法工艺中反应出水水质的重要参数(曝气池SVI)难于在线测量,为此用某城市污水处理厂的实际水质参数数据,采用粗糙集理论(RS)和主元分析(PCA)进行数据的预处理,建立了基于SVM的曝气池SVI软测量模型,并进行了比较。综合考虑后,选择RS-PCA-SVM模型。结果表明,经粗糙集和主元分析预处理数据后,大大降低了输入数据的维数,减小了模型的规模,更有利于软测量模型的实用化。同时也表明支持向量机作为建立软测量模型的工具,具有良好的性能。     

基于非线性主元分析的水轮机调节系统传感器故障诊断

利用现场的运行数据,将基于输入训练神经网络的非线性主元分析(PCA)方法应用到水轮机调节系统传感器故障诊断中,讨论了基于输入训练神经网络的非线性主元分析实现方法,建立了输入训练神经网络和反向传播网络,实现了对实测数据的重构,讨论了利用平方预测误差(SPE)进行故障检测和识别的方法,并用现场实测数据对该方法进行了仿真。仿真结果表明,该方法有效且实用。     

核主成分支持向量机模型在蒸发预测中的应用

核主成分分析(KPCA)法具有很好的非线性特征提取能力,利用KPCA提取输入数据的特征信息,并将特征信息作为最小二乘支持向量机(LSSVM)的输入变量,建立KPCA-SVM预测模型.通过实例检验表明,具有非线性特征提取的ISSVM模型的预测效果优于没有特征提取的LSSVM模型.与主成分分析(PCA)提取特征相比,KPCA特征提取效果更好.     

一种新型红外测温方法研究

从辐射的能级跃迁理论和相互关联的变量间的数学关系两个方面,对为了避开传统红外测温方法遇到的辐射率修正困难而提出的红外测温新方法进行了分析;在数据处理方面,讨论了函数形式未知的普遍情况;比较了传统方法与新方法的基本思路,研究表明:新红外测温方法与传统红外测温方法并不矛盾,它将传统红外测温方法从特殊情况推广到了普遍情况.实测结果也证明,通过该方法可有效地提高温度测量的准确度.     

基于故障重构的PCA模型主元数的确定

基于故障重构理论研究了PCA模型主元数的确定方法,应用累积方差贡献率以及复相关系数对主元模型性能进行分析·在基于PCA理论进行故障诊断中,故障变量可根据故障的方向向量进行重构,未重构方差(VRE)可分别投影于主元子空间(PCS)和残差子空间(RS)·确定最优重构是使两空间的VRE之和达到最小,与此相对应的主元数即为最优主元数(PCs)·应用累积方差贡献率以及复相关系数对主元模型性能进行评价,结果表明确定的PCA模型PCs保证了PCS中的信息存量·对于工业PVC聚合反应过程的故障诊断说明了上述方法的合理性与有效性·     

基于主元分析与支持向量机的制冷系统故障诊断方法

利用主元分析(PCA)法提取制冷系统特征向量,对典型人工智能方法所建故障诊断模型的性能进行理论研究与应用分析,确定了以支持向量机(SVM)算法为基础的故障诊断模型;针对SVM直接解决多种分类问题的困难,分析了3种多类SVM算法,确定了基于“一对其他（One vs others）”多类SVM算法的故障诊断模型,并提出基于PCA与SVM组合的PCA SVM故障诊断模型,同时,利用实验数据加以验证.结果表明：PCA SVM模型可将16个原始变量转化为相互独立的主元,并可提取前4个主元用于故障诊断而将正常与故障的模式分离,对故障的诊断率不低于98.57%,优于单纯SVM模型,且PCA SVM模型的训练速度比SVM模型快约130~350倍;PCA SVM模型对小样本的处理能力优于BP神经网络模型,其诊断正确率较高,训练耗时较少（约1/240）.     

基于PCA和KPCA特征抽取的SVM网络入侵检测方法

提出一种新颖的基于特征抽取的异常检测方法,应用主分量分析(PCA)和核主分量分析(KPCA)抽取入侵特征,再应用支持向量机(SVM)检测入侵。其中PCA对输入特征做线性变换,而KPCA通过核函数进行非线性变换。利用KDD 99数据集,将PCA-SVM、KPCA-SVM与SVM、PCR、KPCR进行比较,结果显示:在不降低分类器性能的情况下,特征抽取方法能对输入数据有效降维。在各种方法中,KPCA与SVM的结合能得到最优入侵检测性能。     

KPCA-LSSVM方法在视频时间序列预测中应用

为提高时间序列预测精度及降低预测过程中的计算复杂度,提出一种基于核主成分分析(KPCA)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的预测方法.首先,将输入数据通过核方法映射至高维特征空间;然后,在特征空间上提取有效非线性主元;最终,通过LSSVM建立时间序列模型.为验证KPCA-LSSVM方法的有效性,将其应用于交通流及视频流预测中,在同等条件下,与单一的LSSVM及神经网络等预测方法进行比较.实验结果表明:基于KPCA-LSSVM建立的模型具有较好的推广性及较高的辨识精度.     

基于SVM的刻蚀工艺失效状态识别

针对反应离子刻蚀工艺,研究其状态监测与识别.采用主元分析(PCA)方法对原始数据进行降维,提取出有效的特征子集,再应用SVM建立失效状态的诊断识别模型,分析模型参数对失效状态的分类识别效果.采用主元分析法进行数据降维,从多监控量中提取影响最大的特征子集,再基于支持向量机(SVM)算法建立了失效状态的诊断识别模型,并分析了模型参数对失效状态的分类识别效果.研究结果验证了基于SVM方法的有效性,表明该模型具有高效的模式识别能力,可应用于存在小样本问题的其他半导体工艺状态分类和识别中.     

一种基于PCA的工件图像匹配方法的研究

为提高工件图像匹配的计算效率提出了一种基于主元分析(PCA)的新方法.该方法将模板图像视为一高维空间点集,对其进行PCA处理,在确定能够保证信息保留率的主元个数后,得到各元方向上投影值的最大最小值及与其对应的模板图像中的列的序号.在匹配时,只需抽取搜索区域中相同序号的列向相应的主元方向作投影运算,从而构成投影值向量,进而计算该向量与预处理中所得的最大最小值构成向量间的距离,从而根据距离的大小判断是否匹配.匹配中的寻优工具使用一种改进的遗传算法.对工件匹配的实验验证说明,所提方法具有较高的寻优速度和精度,且在待匹配图像中混有较高噪声的情况下也能得到较好的结果.     

基于KPCA的功能模拟智能控制系统模型研究

为了模拟人的行为实现智能控制,提出一种基于核函数主元分析法(KPCA)和加权支持向量机的精简输入向量的数学建模方法,将样本数据从输入空间非线性变换,映射到高维特征空间,在高维特征空间利用PCA进行特征提取,实现输入相空间重构,采用加权支持向量机回归建模。通过对人熟练驾驶自行车过程的模拟,重构了人控制复杂对象的数学模型,实现对复杂对象的智能控制。实验证明:该系统模型精度较高,与人工驾驶自行车比较控制效果良好。     

基于鲁棒主元分析的故障诊断方法

针对工业过程的建模数据中含有离群点的情况,提出了一种基于鲁棒主元分析(PCA)的故障诊断方法.该方法使用广义极大似然估计(M估计)代替最小二乘估计,将传统的主元分析问题转化为一个加权的重构误差优化问题,然后通过改进的非线性迭代部分最小二乘(NIPALS)算法来求得问题的最优解,在此基础上建立主元模型并构造监控统计量检测过程故障.在连续搅拌反应器(CSTR)仿真系统上的应用结果表明,鲁棒PCA方法能够消除离群点对主元模型的影响,比PCA方法分析过程数据更为准确,能更有效地诊断过程故障.     

基于鲁棒主元分析的故障诊断方法

针对工业过程的建模数据中含有离群点的情况,提出了一种基于鲁棒主元分析(PCA)的故障诊断方法.该方法使用广义极大似然估计(M估计)代替最小二乘估计,将传统的主元分析问题转化为一个加权的重构误差优化问题,然后通过改进的非线性迭代部分最小二乘(NIPALS)算法来求得问题的最优解,在此基础上建立主元模型并构造监控统计量检测过程故障.在连续搅拌反应器(CSTR)仿真系统上的应用结果表明,鲁棒PCA方法能够消除离群点对主元模型的影响,比PCA方法分析过程数据更为准确,能更有效地诊断过程故障.     

G/11木聚糖酶最适pH值的预测及其与氨基酸位置的关系

把木聚糖酶全序列均分为N端,中间端(I端)及C端3个部分,并分别以全序列及分段氨基酸的组成作为模型输入值.通过主成分分析(PCA)方法探讨全序列及分段氨基酸组成和最适pH值的相关性,运用均匀设计法分别优化支持向量机和BP神经网络运行参数.研究结果表明:支持向量机获得的预测模型优于神经网络,其中RBF支持向量机是最佳的模型.主成分分析结果显示:I端主成分跟最适pH值相关性最高;相关系数R绝对值为0.68,得到的结果与支持向量机结果一致.     

基于灰度图像二维Gabor滤波的目标识别

提出了一种基于灰度图像的Gabor滤波器识别方法.该方法首先采用Gabor小波滤波器组处理灰度目标图像,并在此基础上采用主元分析法(PCA)提取图像特征,然后结合支持向量(SVM)方法将区域内图像匹配问题转化为分类问题来识别目标物体.仿真实验结果表明,该算法能使移动机器人达到92%以上的识别率,并可满足约8 fps的实时图像处理要求.     

基于小波能谱熵和改进ELM的转辙机故障预测

为了进一步提高铁道转辙机故障预测精度和维修效率,提出了一种基于小波能谱熵和改进极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)的转辙机故障预测方法.首先,将采集到的转辙机功率数据用完备集合经验模态分解方法进行预处理;然后,计算各个固有模态函数的小波能谱熵值,通过核主元分析原理方法将多维特征数据降至1维,构建转辙机的退化性能指标,得出失效阈值;最后,利用自适应鲸鱼优化算法对ELM预测模型的权值和阈值进行全局寻优,以获得最优的预测模型,实现对转辙机故障趋势的预测.用Matlab软件对新方法进行实例分析,并与支持向量机和ELM模型进行对比.仿真结果表明,与传统预测模型相比,基于改进ELM模型均方误差更接近于0,决定系数更接近于1,表明该模型预测精度更高,性能更佳,证明了该方法应用于转辙机故障预测的可行性.