【摘 要】
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为改善传统离群点检测技术以适应工业过程中由于设备老化、催化剂失效等引起的时变特性,运用强化学习自主探索田纳西伊斯曼工业环境以提取最优特征变量,运用稀疏PCA算法,对所
【机 构】
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上海理工大学机械工程学院,上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目(61903251),上海市扬帆计划项目(17YF1428300)
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为改善传统离群点检测技术以适应工业过程中由于设备老化、催化剂失效等引起的时变特性,运用强化学习自主探索田纳西伊斯曼工业环境以提取最优特征变量,运用稀疏PCA算法,对所提取的变量建立模型进行离群点检测,并将检测结果与强化PCA、稀疏PCA和KNN模型进行比较。实验结果表明,强化稀疏PCA模型可以有效提取出最优建模变量,建立最优离群点检测模型,准确率为93.33%。基于强化学习的特征提取方法可以有效实现高维数据降维,基于稀疏PCA的离群点检测提高了离群点识别率,增强了主成分解释能力。
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