【摘 要】
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针对化工连续生产过程的时序性及非线性等特征,文章提出了一种基于KISOMAP-LDA-KNN的非线性故障辨识方法.首先采用核等距映射(KISOMAP)算法在保持训练数据内在几何结构下进行
【机 构】
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常州大学信息学院,常州,213164
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针对化工连续生产过程的时序性及非线性等特征,文章提出了一种基于KISOMAP-LDA-KNN的非线性故障辨识方法.首先采用核等距映射(KISOMAP)算法在保持训练数据内在几何结构下进行非线性降维,然后使用线性判别(LDA)算法保持数据的最佳分类效果下进行降维,完成过程的特征提取,最后用K近邻(KNN)算法进行模式分类.将上述方法应用到TE过程,仿真结果验证了该故障诊断方法有较高的辨识能力.
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