【摘 要】
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德国工业4.0和中国制造2025计划等国家战略逐渐实施,给工业生产带来了巨大的变革,数据和数据处理技术受到了前所未有的重视。现代工业过程监控也不再局限于多维度、高精度地感知过程的运行状态,如何融合大量感知信息实现对生产过程的评估成为关注焦点。潜变量模型能提取多维数据中的特征信息,与统计过程监控思想的结合可实现对复杂多变量过程的监控,在工业过程中得到了广泛的应用。概率潜变量模型具有潜变量模型的优点,
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德国工业4.0和中国制造2025计划等国家战略逐渐实施,给工业生产带来了巨大的变革,数据和数据处理技术受到了前所未有的重视。现代工业过程监控也不再局限于多维度、高精度地感知过程的运行状态,如何融合大量感知信息实现对生产过程的评估成为关注焦点。潜变量模型能提取多维数据中的特征信息,与统计过程监控思想的结合可实现对复杂多变量过程的监控,在工业过程中得到了广泛的应用。概率潜变量模型具有潜变量模型的优点,同时提供了概率框架,可扩展性强,能够引入统计分析、贝叶斯原理以及统计推理等方法处理工业过程中的复杂问题。
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