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扩散映射K近邻在工业过程故障检测中的应用
被引量：
6
1
作者
李元
刘亚东
张成
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2015年第12期1370-1376,共7页
针对半导体工业过程多工序、变量非线性、非高斯分布等特征,提出一种基于扩散映射的K近邻(DMKNN)故障检测方法.充分利用扩散映射(DM)降维,提取低维流行特性,保留数据集内在非线性结构特性,应用改进的KNN故障诊断方法在低维流行特征空间...
针对半导体工业过程多工序、变量非线性、非高斯分布等特征,提出一种基于扩散映射的K近邻(DMKNN)故障检测方法.充分利用扩散映射(DM)降维,提取低维流行特性,保留数据集内在非线性结构特性,应用改进的KNN故障诊断方法在低维流行特征空间进行检测.研究结果表明:与传统K近邻技术的统计方法相比,DMKNN的故障检测率高于其他算法,提升了对数据样本关联性信息的有效提取能力,保持了K近邻处理非线性、多模态检测问题的性能,验证了该方法的有效性.
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关键词
扩散映射
K近邻
故障检测
低维流行特性
半导体工业过程
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职称材料
题名
扩散映射K近邻在工业过程故障检测中的应用
被引量：
6
1
作者
李元
刘亚东
张成
机构
沈阳化工大学技术过程故障诊断与安全性研究中心
东北大学信息科学与技术学院
出处
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2015年第12期1370-1376,共7页
基金
国家自然科学基金项目(60774070
61174119)
国家自然科学基金重点课题基金项目(61034006)
文摘
针对半导体工业过程多工序、变量非线性、非高斯分布等特征,提出一种基于扩散映射的K近邻(DMKNN)故障检测方法.充分利用扩散映射(DM)降维,提取低维流行特性,保留数据集内在非线性结构特性,应用改进的KNN故障诊断方法在低维流行特征空间进行检测.研究结果表明:与传统K近邻技术的统计方法相比,DMKNN的故障检测率高于其他算法,提升了对数据样本关联性信息的有效提取能力,保持了K近邻处理非线性、多模态检测问题的性能,验证了该方法的有效性.
关键词
扩散映射
K近邻
故障检测
低维流行特性
半导体工业过程
Keywords
diffusion maps
K-nearest-neighbors
fault detection
low dimensional manifold feature
semiconductor industry process
分类号
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
扩散映射K近邻在工业过程故障检测中的应用
李元
刘亚东
张成
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2015
6
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参考文献
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