基本介紹
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中文摘要,結題摘要,
《基於數據的非高斯多模態工業過程監測》是依託東北大學，由張穎偉擔任項目負責人的面上項目。中文摘要對於電熔鎂爐等複雜工業流程，數據本身具有複雜的統計特性。由於過程變數的軌跡隨著時間呈現很強的非線性非高斯動態變化趨勢，因此，...
針對穩定模態的數據特點，提出一種基於數據分布特性的穩定模態建模方法。該方法將數據分為高斯數據、非高斯數據以及既含有高斯信息又含非高斯信息的混合數據，可以根據數據的分布特性，自動選擇對應的統計方法準確描述過程信息，更準確的實現了...
第4章 非高斯過程的過程監測方法 4.1 獨立元分析方法 4.1.1 獨立元分析的定義 4.1.2 數據預處理 4.1.3 獨立元分析算法 4.2 核獨立元分析算法 4.2.1 在特徵空間中自化數據 4.2.2 利用改進的ICA提取非線性獨立元 4.3...
5.2.6 基於變數貢獻率的非高斯多模態過程非優原因追溯 / 95 5.3 田納西-伊斯曼過程中的仿真研究 / 101 5.3.1 過程描述 / 101 5.3.2 實驗設計和建模數據 / 102 5.3.3 算法驗證及討論 / 107 參考文獻 / 113 ...
第5章基於少數據的間歇過程監測及故障診斷 第6章具有非線性特性的間歇過程監測及故障診斷 第7章基於偏最小二乘的間歇過程質量分析及線上預測 第8章多模態連續過程的模態識別 第9章多模態連續過程監測及故障診斷 第10章基於高斯混合模型...