【摘 要】
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实际生产过程呈现多模态，通过数据聚类分析可以得到不同的生产状态信息。传统的线性分析方法难以有效提取非线性特性，核函数的引入可以有效解决非线性问题。但常用的欧式距
【机 构】
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北京科技大学 国家板带生产先进装备工程技术研究中心 北京 100083
【出 处】
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第七届全国技术过程故障诊断与安全性学术会议
论文部分内容阅读
实际生产过程呈现多模态，通过数据聚类分析可以得到不同的生产状态信息。传统的线性分析方法难以有效提取非线性特性，核函数的引入可以有效解决非线性问题。但常用的欧式距离只考虑了数据的局部特性，为了突出数据的全局特性，该文将测地距离作为相似性度量引入到核主成分分析中，利用标准数据、田纳西一伊斯曼仿真生产数据和热轧带钢实际生产数据等进行聚类分析，明显提高了聚类准确性，验证了方法的有效性，进而可以进行生产状态的诊断，提高质量检测的针对性。
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