基于改进Infomax算法在生化过程监控中的应用研究

来源 :计算机测量与控制 | 被引量 : 2次 | 上传用户:liuhaichao811
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生化工过程中存在大量测量变量,这些变量一般不是相互独立的,而是由少数必要的潜隐变量驱动,这些潜隐变量通过独立成分分析方法(ICA)抽取出来;针对现有的Infomax(信息极大)ICA算法收敛速度慢的问题,引入四阶统计去相关的混合学习规则,结合加权协方差阵的非对角元素最小化,提出了一种改进Infomax算法,将其用于生化工过程故障的提取,并通过在TE(TennesseeEastman)模型上仿真,结果表明该方法改善了原有算法的收敛性能,盲源分离效果良好。
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