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基于迭代多模型ICA-SVDD的间歇过程故障在线监测
被引量：
12
1
作者
王培良
葛志强
宋执环
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第7期1347-1352,共6页
采用多向主元分析的间歇过程故障监测方法需假设过程数据严格服从高斯分布,而且要对监测批次的测量未知值进行预测,这在一定程度上限制了其应用范围。为此通过建立迭代的多模型序列,不仅有效地解决了测量未知值的预测问题,而且考虑了各...
采用多向主元分析的间歇过程故障监测方法需假设过程数据严格服从高斯分布,而且要对监测批次的测量未知值进行预测,这在一定程度上限制了其应用范围。为此通过建立迭代的多模型序列,不仅有效地解决了测量未知值的预测问题,而且考虑了各个间歇过程时间片之间的关联信息。同时,利用独立成分分析方法提取出过程的非高斯信息,通过引入支持向量数据描述方法对独立成分进行进一步建模,实现非高斯特性下的间歇过程故障在线监测。通过一个实际的半导体制造过程的实验研究,表明提出的新方法可以更有效地处理间歇过程数据信息。
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关键词
MPCA
非高斯
迭代
多
模型
ICA—SVDD
故障在线监测
下载PDF
职称材料
密集追踪数据分析:模型及其应用
被引量：
12
2
作者
郑舒方
张沥今
+1 位作者
乔欣宇
潘俊豪
《心理科学进展》
CSSCI
CSCD
北大核心
2021年第11期1948-1969,I0002-I0004,共25页
在心理学、教育学和临床医学等领域,越来越多的研究者开始关注个体内部的行为、心理、临床效果等随时间而产生的动态变化,重视针对个体的差异化建模。密集追踪是一种在短时间内对个体进行多个时间节点密集追踪测量的方法,更适合用于研...
在心理学、教育学和临床医学等领域,越来越多的研究者开始关注个体内部的行为、心理、临床效果等随时间而产生的动态变化,重视针对个体的差异化建模。密集追踪是一种在短时间内对个体进行多个时间节点密集追踪测量的方法,更适合用于研究个体内部心理过程等的动态变化及其作用机制。近年来,密集追踪成为心理学研究的一大热点,但许多密集追踪的研究分析仍停留在较为传统的方法。方法学领域已涌现出较多用于密集追踪数据分析的模型方法,较为主流的模型包括以动态结构方程模型(Dynamic Structural Equation Model,DSEM)为代表的自上而下的建模方法,以及以组迭代多模型估计(Group Iterative Multiple Model Estimation,GIMME)为代表的自下而上的建模方法。二者均可以方便地对密集追踪数据中的自回归及交叉滞后效应进行建模。
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关键词
密集追踪
时间序列
动态结构方程
模型
组
迭代
多
模型
估计
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职称材料
题名
基于迭代多模型ICA-SVDD的间歇过程故障在线监测
被引量：
12
1
作者
王培良
葛志强
宋执环
机构
湖州师范学院信息工程学院
浙江大学电气自动化研究所
浙江大学工业控制研究所
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第7期1347-1352,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(Grant 60774067)
浙江省自然科学基金资助项目(Y1080871)
浙江省科技计划项目(2008C31012)资助
文摘
采用多向主元分析的间歇过程故障监测方法需假设过程数据严格服从高斯分布,而且要对监测批次的测量未知值进行预测,这在一定程度上限制了其应用范围。为此通过建立迭代的多模型序列,不仅有效地解决了测量未知值的预测问题,而且考虑了各个间歇过程时间片之间的关联信息。同时,利用独立成分分析方法提取出过程的非高斯信息,通过引入支持向量数据描述方法对独立成分进行进一步建模,实现非高斯特性下的间歇过程故障在线监测。通过一个实际的半导体制造过程的实验研究,表明提出的新方法可以更有效地处理间歇过程数据信息。
关键词
MPCA
非高斯
迭代
多
模型
ICA—SVDD
故障在线监测
Keywords
MPCA
non-Gaussian
adaptive multi-model
ICA -SVDD
online fault monitoring
分类号
TP277 [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
密集追踪数据分析:模型及其应用
被引量：
12
2
作者
郑舒方
张沥今
乔欣宇
潘俊豪
机构
中山大学心理学系
出处
《心理科学进展》
CSSCI
CSCD
北大核心
2021年第11期1948-1969,I0002-I0004,共25页
基金
国家自然科学基金项目(31871128)
教育部人文社会科学研究规划基金项目(18YJA190013)。
文摘
在心理学、教育学和临床医学等领域,越来越多的研究者开始关注个体内部的行为、心理、临床效果等随时间而产生的动态变化,重视针对个体的差异化建模。密集追踪是一种在短时间内对个体进行多个时间节点密集追踪测量的方法,更适合用于研究个体内部心理过程等的动态变化及其作用机制。近年来,密集追踪成为心理学研究的一大热点,但许多密集追踪的研究分析仍停留在较为传统的方法。方法学领域已涌现出较多用于密集追踪数据分析的模型方法,较为主流的模型包括以动态结构方程模型(Dynamic Structural Equation Model,DSEM)为代表的自上而下的建模方法,以及以组迭代多模型估计(Group Iterative Multiple Model Estimation,GIMME)为代表的自下而上的建模方法。二者均可以方便地对密集追踪数据中的自回归及交叉滞后效应进行建模。
关键词
密集追踪
时间序列
动态结构方程
模型
组
迭代
多
模型
估计
Keywords
intensive longitudinal data
time-series
DSEM
GIMME
分类号
B841 [哲学宗教—基础心理学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于迭代多模型ICA-SVDD的间歇过程故障在线监测
王培良
葛志强
宋执环
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
12
下载PDF
职称材料
2
密集追踪数据分析:模型及其应用
郑舒方
张沥今
乔欣宇
潘俊豪
《心理科学进展》
CSSCI
CSCD
北大核心
2021
12
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职称材料
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