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一种新的非线性多向主元分析在线故障监测方法
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作者 方益民 肖应旺 徐保国 《计算机与应用化学》 CAS CSCD 北大核心 2006年第9期811-816,共6页
针对多向主元分析(MPCA)不能提取复杂的非线性系统变量间的非线性特性以及T^2统计量置信限的确定是以主元得分呈正态分布为假设前提的情况,提出了一种基于自组织神经网络与核密度估计的非线性MPCA在线故障监测方法。该方法用自组织神经... 针对多向主元分析(MPCA)不能提取复杂的非线性系统变量间的非线性特性以及T^2统计量置信限的确定是以主元得分呈正态分布为假设前提的情况,提出了一种基于自组织神经网络与核密度估计的非线性MPCA在线故障监测方法。该方法用自组织神经网络去提取变量间的非线性特征信息;用核概率密度函数去估计非线性主元的置信限。将该方法应用到β-甘露聚糖酶补料分批发酵过程的在线故障监测中,应用效果表明用非线性主元比用同样数目的线性主元能够获取更多的变量信息,并且用核密度估计置信限的方法比用参数估计的方法能更准确地对故障进行监测。 展开更多
关键词 多向主元分析 自组织神经网络 核密度估计 非线性主元 在线故障监测
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基于自组织神经网络与核密度估计的非线性MPCA在线故障监测
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作者 肖应旺 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2011年第5期989-993,共5页
针对多向主元分析(MPCA)不能提取复杂的非线性系统变量间的非线性特性以及T2统计量置信限的确定是以主元得分呈正态分布为假设前提的情况,提出了一种基于自组织神经网络与核密度估计的非线性MPCA在线故障监测方法.该方法用自组织神经网... 针对多向主元分析(MPCA)不能提取复杂的非线性系统变量间的非线性特性以及T2统计量置信限的确定是以主元得分呈正态分布为假设前提的情况,提出了一种基于自组织神经网络与核密度估计的非线性MPCA在线故障监测方法.该方法用自组织神经网络去提取变量间的非线性特征信息;用核概率密度函数去估计非线性主元的置信限.将该方法应用到β-甘露聚糖酶补料分批发酵过程的在线故障监测中,应用效果表明用非线性主元比用同样数目的线性主元能够获取更多的变量信息,并且用核密度估计置信限的方法比用参数估计的方法能更准确地对故障进行监测. 展开更多
关键词 多向主元分析 自组织神经网络 核密度估计 非线性主元 在线故障监测
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毫米波频率步进单脉冲雷达角跟踪技术研究 被引量:4
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作者 李保国 赵宏钟 +1 位作者 付强 谢平 《电光与控制》 北大核心 2006年第1期17-19,共3页
在毫米波雷达目标跟踪中,角闪烁的非高斯特性将使得经典的卡尔曼滤波器失效。研究了非线性度函数方法在毫米波频率步进单脉冲雷达目标跟踪中的应用,采用非线性度函数方法对高分辨距离像测角数据进一步处理,仿真表明该算法性能优于经典... 在毫米波雷达目标跟踪中,角闪烁的非高斯特性将使得经典的卡尔曼滤波器失效。研究了非线性度函数方法在毫米波频率步进单脉冲雷达目标跟踪中的应用,采用非线性度函数方法对高分辨距离像测角数据进一步处理,仿真表明该算法性能优于经典的卡尔曼滤波。 展开更多
关键词 角闪烁 非线性度函数 卡尔曼滤波
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