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基于秩-1矩阵摄动的递归主元分析算法
1
作者
刘世成
王海清
李平
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第5期827-831,共5页
针对传统主元分析(PCA)算法仅适用于定常系统监测的不足,提出了一种基于秩-1矩阵摄动的递归主元分析(RPCA)算法以适应实际工业过程的时变特性.RPCA算法首先对初始化样本协方差矩阵进行特征值分解,得到特征向量矩阵与特征值矩阵;然后在...
针对传统主元分析(PCA)算法仅适用于定常系统监测的不足,提出了一种基于秩-1矩阵摄动的递归主元分析(RPCA)算法以适应实际工业过程的时变特性.RPCA算法首先对初始化样本协方差矩阵进行特征值分解,得到特征向量矩阵与特征值矩阵;然后在各时刻采用秩-1矩阵摄动算法对这两个矩阵递归更新并对其各向量与各元素排序,同时以累计方差百分比(CPV)为标准选取主元数目,从而显著降低了运算复杂度,节省了存储量.青霉素间歇发酵过程在线监测的仿真结果表明,RPCA算法大大降低了系统的误警率,并及时监测出过程中存在的故障.
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关键词
主元分析
秩-1矩阵
矩阵摄动
递归主元分析
在线监测
累计方差百分比
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职称材料
题名
基于秩-1矩阵摄动的递归主元分析算法
1
作者
刘世成
王海清
李平
机构
浙江大学工业控制技术国家重点实验室
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第5期827-831,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(20776128)
教育部留学回国人员科研启动基金资助项目
文摘
针对传统主元分析(PCA)算法仅适用于定常系统监测的不足,提出了一种基于秩-1矩阵摄动的递归主元分析(RPCA)算法以适应实际工业过程的时变特性.RPCA算法首先对初始化样本协方差矩阵进行特征值分解,得到特征向量矩阵与特征值矩阵;然后在各时刻采用秩-1矩阵摄动算法对这两个矩阵递归更新并对其各向量与各元素排序,同时以累计方差百分比(CPV)为标准选取主元数目,从而显著降低了运算复杂度,节省了存储量.青霉素间歇发酵过程在线监测的仿真结果表明,RPCA算法大大降低了系统的误警率,并及时监测出过程中存在的故障.
关键词
主元分析
秩-1矩阵
矩阵摄动
递归主元分析
在线监测
累计方差百分比
Keywords
principal component analysis （PCA）
rank-one matrix
matrix perturbation
recursive principal component analysis （RPCA）
on-line monitoring
cumulative percent variance （CPV）
分类号
TP206.3 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TQ465.1 [化学工程—制药化工]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于秩-1矩阵摄动的递归主元分析算法
刘世成
王海清
李平
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
0
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