【摘 要】
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在实际生产过程中,过程数据的多模态特性会对数据建模产生一定的影响,进行模态划分有利于获取精确的模型。目前常用的模态划分方法,如k-means、c-means等聚类方法,在有过渡过
【机 构】
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华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61374140,61673173)
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在实际生产过程中,过程数据的多模态特性会对数据建模产生一定的影响,进行模态划分有利于获取精确的模型。目前常用的模态划分方法,如k-means、c-means等聚类方法,在有过渡过程的模态划分应用中,有时不能得到理想的结果。本文提出了一种通用的模态划分方法,以谱聚类算法中相似矩阵的特征向量分析为基础,基于相似矩阵的特征向量与其所包含的聚类信息的关系,使用高斯曼哈顿距离构造模态标签,并用小窗口思想实现动态多模态过程的模态划分。通过对稳态与带过渡过程的多模态数据的实验验证了该算法的有效性。
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