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一种改进的最大方差展开投影在非线性过程监测中的应用
1
作者
罗林
苏宏业
+1 位作者
谢磊
班岚
《江南大学学报（自然科学版）》
CAS
2014年第6期631-637,共7页
针对复杂流程工业中固有的非线性将导致传统线性降维方法性能降低的问题,以及传统核方法的性能严重依赖于所选取的核函数形式的问题,提出了一种改进的最大方差展开投影非线性过程建模法。该方法利用流形学习中最大方差展开对核函数进行...
针对复杂流程工业中固有的非线性将导致传统线性降维方法性能降低的问题,以及传统核方法的性能严重依赖于所选取的核函数形式的问题,提出了一种改进的最大方差展开投影非线性过程建模法。该方法利用流形学习中最大方差展开对核函数进行学习,同时保留了输入数据空间中的边界特性。利用最大角回归学习出一种映射,避免了传统最大方差展开法只能提供训练样本的低维嵌入,使得输入空间能够最大程度地接近于这种低维空间。数值仿真和化工流程仿真模型上的实验表明了该算法的有效性。
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关键词
最大方差展开
流形学习
最大角回归
维度约减
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职称材料
题名
一种改进的最大方差展开投影在非线性过程监测中的应用
1
作者
罗林
苏宏业
谢磊
班岚
机构
浙江大学工业控制技术国家重点实验室
北京科技大学机械工程学院
出处
《江南大学学报（自然科学版）》
CAS
2014年第6期631-637,共7页
基金
国家自然科学基金项目(NSFC:61320106009)
国家科技支撑计划项目(2012BAF05B01)
文摘
针对复杂流程工业中固有的非线性将导致传统线性降维方法性能降低的问题,以及传统核方法的性能严重依赖于所选取的核函数形式的问题,提出了一种改进的最大方差展开投影非线性过程建模法。该方法利用流形学习中最大方差展开对核函数进行学习,同时保留了输入数据空间中的边界特性。利用最大角回归学习出一种映射,避免了传统最大方差展开法只能提供训练样本的低维嵌入,使得输入空间能够最大程度地接近于这种低维空间。数值仿真和化工流程仿真模型上的实验表明了该算法的有效性。
关键词
最大方差展开
流形学习
最大角回归
维度约减
Keywords
maximum variance unfolding, manifold learning,least angle regress, dimension reduction
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种改进的最大方差展开投影在非线性过程监测中的应用
罗林
苏宏业
谢磊
班岚
《江南大学学报（自然科学版）》
CAS
2014
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