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基于MLFDA的化工过程故障模式分类方法 被引量：1
1
作者 王磊 邓晓刚 +1 位作者 曹玉苹 田学民 《山东大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2017年第5期179-186,共8页
Fisher判别分析(FDA)是一种有效的化工过程故障模式分类方法,但是其忽视了数据局部结构信息的挖掘。针对该问题,提出一种多块局部Fisher判别分析(MLFDA)方法,以更有效地识别化工过程故障。从变量和样本两个维度来分析数据的局部结构特... Fisher判别分析(FDA)是一种有效的化工过程故障模式分类方法,但是其忽视了数据局部结构信息的挖掘。针对该问题,提出一种多块局部Fisher判别分析(MLFDA)方法,以更有效地识别化工过程故障。从变量和样本两个维度来分析数据的局部结构特性。针对变量维度的局部信息挖掘问题,设计了一种基于变量与数据集主元空间的相关度的变量分块方法,将全局过程变量划分为多个局部变量块。进一步考虑到样本维度的局部结构特性,应用基于局部权重因子的局部Fisher判别分析(LFDA)为每个局部变量块构建分类器。提出一种基于分类性能加权的多分类器集成方法,以融合不同分类器的决策结果。在Tennessee Eastman过程上的仿真结果说明,M LFDA方法具有比传统的FDA和LFDA方法更低的故障误分类率。 展开更多
关键词 fisher判别分析 局部fisher判别分析 多块局部fisher判别分析 故障模式分类 Tennessee Eastman过程
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