【摘 要】
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针对化工故障诊断数据存在非线性分布、数据类别复杂、数据量大且故障特征不易区分等问题,本文提出一种基于马氏距离的改进核Fisher故障诊断方法(Mahalanobis distance-based
【基金项目】
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西北工业大学硕士研究生创新创意种子基金(ZZ2019125),陕西省自然科学基础研究计划(2019JQ-564)资助
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针对化工故障诊断数据存在非线性分布、数据类别复杂、数据量大且故障特征不易区分等问题,本文提出一种基于马氏距离的改进核Fisher故障诊断方法(Mahalanobis distance-based kernel Fisher discrimination,MKFD).首先,针对数据非线性分布的特点,本文将核Fisher判别分析算法改进,改进后的算法可以有效解决原始样本在投影后出现的因类间距离差异过大、类内距离不够紧凑造成的样本混叠现象.除此之外,利用Euclidean距离对类间距做加权处理时,用组平均距离取
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