| 基于变分贝叶斯方法的多工况过程监控 |
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| 引用本文： | 安妮,侍洪波.基于变分贝叶斯方法的多工况过程监控[J].安徽师范大学学报(自然科学版),2015,38(1):49-53. |
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| 作者姓名： | 安妮 侍洪波 |
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| 作者单位： | 华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,上海,200237;华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,上海,200237 |
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| 摘 要： | 多模型方法是针对多工况工业过程监控所使用的最普遍也是最有效的方法.传统的多模型方法在离线建立子模型时,通常使用EM算法估计子模型的参数,但EM算法容易陷入局部最优,并且无法利用已有的先验信息,会导致建立混合模型不够准确,可能无法有效检测出故障.因此将变分贝叶斯方法与多模型方法相结合,可以充分利用数据的先验知识,估计的参数也更准确.在建立模型计算监控统计量后,通过比较待测试数据落在各个子模型中后验概率的大小整合多个监控结果.对TE过程的仿真实验表明,变分贝叶斯用于多模型方法可以有效地监控工业过程.
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| 关 键 词： | 变分贝叶斯 混合概率主元分析 多工况过程 |
Multimode Progress Monitoring Based on Variational Bayesian Algorithm |
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| AN Ni,SHI Hong-bo.Multimode Progress Monitoring Based on Variational Bayesian Algorithm[J].Journal of Anhui Normal University(Natural Science Edition),2015,38(1):49-53. |
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| Authors: | AN Ni SHI Hong-bo |
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| Institution: | AN Ni;SHI Hong-bo;Key Laboratory of Advanced Control and Optimization for Chemical Processes of Ministry of Education,East China University of Science and Technology; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | variational bayesian algorithm MPPCA multimode progress |
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