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基于PCA的发酵过程监控模型主元数的确定
被引量：
6
1
作者
张新荣
熊伟丽
徐保国
《计算机测量与控制》
CSCD
北大核心
2009年第6期1120-1122,1131,共4页
针对传统的单纯应用累积方差贡献率确定主元数的方法主观性较大以及没有考虑故障信息的缺点,提出一种应用累积方差贡献率联合复相关系数来共同确定主元数的新方法;首先利用累积方差贡献率初步确定主元数,然后考察复相关系数均值,在保证...
针对传统的单纯应用累积方差贡献率确定主元数的方法主观性较大以及没有考虑故障信息的缺点,提出一种应用累积方差贡献率联合复相关系数来共同确定主元数的新方法;首先利用累积方差贡献率初步确定主元数,然后考察复相关系数均值,在保证主元信息存量的前提下,对复相关系数和主元数进行反复计算和修正,从而获得最佳主元数;与单纯应用累积方差贡献率确定主元数的方法相比较,提高了主元模型的精度,确保主元信息容量,因而提高了过程监控的准确性;对于β-甘露聚糖酶发酵过程的应用结果表明,应用累积方差贡献率和复相关系数共同确定主元数能够保证主元空间(PCS)中的信息存量。
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关键词
主元分析
主元空间
累积方差贡献率
复相关系数
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职称材料
基于秩-1矩阵摄动的递归主元分析算法
2
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PCA的发酵过程监控模型主元数的确定
被引量：
6
1
作者
张新荣
熊伟丽
徐保国
机构
淮阴工学院电信系
江南大学信控学院
出处
《计算机测量与控制》
CSCD
北大核心
2009年第6期1120-1122,1131,共4页
基金
国家科技部"863"项目(2006AA10A301)
文摘
针对传统的单纯应用累积方差贡献率确定主元数的方法主观性较大以及没有考虑故障信息的缺点,提出一种应用累积方差贡献率联合复相关系数来共同确定主元数的新方法;首先利用累积方差贡献率初步确定主元数,然后考察复相关系数均值,在保证主元信息存量的前提下,对复相关系数和主元数进行反复计算和修正,从而获得最佳主元数;与单纯应用累积方差贡献率确定主元数的方法相比较,提高了主元模型的精度,确保主元信息容量,因而提高了过程监控的准确性;对于β-甘露聚糖酶发酵过程的应用结果表明,应用累积方差贡献率和复相关系数共同确定主元数能够保证主元空间(PCS)中的信息存量。
关键词
主元分析
主元空间
累积方差贡献率
复相关系数
Keywords
principal
component
analysis
（PCA）
principal
component
space
（PCS）
cumulative
percent
variance
（
cpv
）
multi-
correlation
coefficients
分类号
TP273 [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
基于秩-1矩阵摄动的递归主元分析算法
2
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 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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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PCA的发酵过程监控模型主元数的确定
张新荣
熊伟丽
徐保国
《计算机测量与控制》
CSCD
北大核心
2009
6
下载PDF
职称材料
2
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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职称材料
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