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半监督稀疏鉴别核局部线性嵌入的非线性过程故障检测
被引量：
3
1
作者
任世锦
李新玉
+2 位作者
徐桂云
潘剑寒
杨茂云
《南京师大学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第4期49-58,共10页
复杂过程往往受到运行状态复杂、工作条件恶劣等因素影响,过程数据具有很强的非线性、随机性和流形结构.近年来,核局部线性嵌入(kernel locally linear embedding,KLLE)已经成功应用于复杂过程故障检测.然而KLLE是一种无监督流形学习算...
复杂过程往往受到运行状态复杂、工作条件恶劣等因素影响,过程数据具有很强的非线性、随机性和流形结构.近年来,核局部线性嵌入(kernel locally linear embedding,KLLE)已经成功应用于复杂过程故障检测.然而KLLE是一种无监督流形学习算法,能够保持样本的局部几何信息,忽视了总体数据样本集全局/非局部鉴别信息.针对上述问题,本文提出一种新的半监督稀疏鉴别核局部线性嵌入(semi-supervised sparse discriminantKLLE,SSDKLLE)算法并用于非线性工业过程故障检测.本文主要贡献如下:(1)把半监督学习与Fisher鉴别分析(fisher discriminant analysis,FDA)引入到KLLE,有效地利用了总体数据集几何鉴别信息,提高了算法对不同类别数据的分离性;(2)基于稀疏表示通过重构优化方法对信号自适应稀疏表达的优点,利用稀疏表示自适应选择最近邻样本以及数目,提高算法鲁棒性和局部保持性能;(3)引入局部邻域处理以及核技巧策略降低过程工况数据变化对监测算法的影响,提高非线性多工况过程监测方法的性能.基于UCI数据和TE平台的仿真实验结果验证了所提算法的有效性.
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关键词
过程故障检测
核局部线性嵌入
半监督学习
FISHER鉴别分析
稀疏表示
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职称材料
题名
半监督稀疏鉴别核局部线性嵌入的非线性过程故障检测
被引量：
3
1
作者
任世锦
李新玉
徐桂云
潘剑寒
杨茂云
机构
江苏师范大学计算机学院
中国矿业大学机电工程学院
出处
《南京师大学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第4期49-58,共10页
基金
国家自然科学基金(61703187
61773185)
文摘
复杂过程往往受到运行状态复杂、工作条件恶劣等因素影响,过程数据具有很强的非线性、随机性和流形结构.近年来,核局部线性嵌入(kernel locally linear embedding,KLLE)已经成功应用于复杂过程故障检测.然而KLLE是一种无监督流形学习算法,能够保持样本的局部几何信息,忽视了总体数据样本集全局/非局部鉴别信息.针对上述问题,本文提出一种新的半监督稀疏鉴别核局部线性嵌入(semi-supervised sparse discriminantKLLE,SSDKLLE)算法并用于非线性工业过程故障检测.本文主要贡献如下:(1)把半监督学习与Fisher鉴别分析(fisher discriminant analysis,FDA)引入到KLLE,有效地利用了总体数据集几何鉴别信息,提高了算法对不同类别数据的分离性;(2)基于稀疏表示通过重构优化方法对信号自适应稀疏表达的优点,利用稀疏表示自适应选择最近邻样本以及数目,提高算法鲁棒性和局部保持性能;(3)引入局部邻域处理以及核技巧策略降低过程工况数据变化对监测算法的影响,提高非线性多工况过程监测方法的性能.基于UCI数据和TE平台的仿真实验结果验证了所提算法的有效性.
关键词
过程故障检测
核局部线性嵌入
半监督学习
FISHER鉴别分析
稀疏表示
Keywords
process fault detection
kernel locally linear embedding
semi-supervised learning
Fisher discriminant analysis
sparse representation
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
半监督稀疏鉴别核局部线性嵌入的非线性过程故障检测
任世锦
李新玉
徐桂云
潘剑寒
杨茂云
《南京师大学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018
3
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