【摘 要】
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无论是Fisher判别分析(FDA)还是基于核的FDA(KFDA),在小样本情况下都会面临矩阵的病态问题,正则化技术是解决该问题的有效途径。为了便于研究正则化FDA与支持向量机(SVM)的关系,推导了一种正则化FDA的核化算法。将约束优化问题转换为对偶的优化问题,得到了与SVM相似的形式,分析了该核化算法与SVM的联系。针对Tenessee-Eastman(TE)过程的故障诊断结果表明,正则化KF
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60634030,60702066）,高校博士点专项基金资助项目（20060699032）
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无论是Fisher判别分析(FDA)还是基于核的FDA(KFDA),在小样本情况下都会面临矩阵的病态问题,正则化技术是解决该问题的有效途径。为了便于研究正则化FDA与支持向量机(SVM)的关系,推导了一种正则化FDA的核化算法。将约束优化问题转换为对偶的优化问题,得到了与SVM相似的形式,分析了该核化算法与SVM的联系。针对Tenessee-Eastman(TE)过程的故障诊断结果表明,正则化KFDA的诊断效果明显好于LS-SVM。
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