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基于高阶累计统计量的微生物发酵过程监测 被引量：4
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作者 常鹏 王普 高学金 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期2273-2278,共6页
传统多向核独立成分分析(MKICA)方法的实质是把基于独立成分分析(ICA)中的白化处理主元分析(PCA)替换为核主元分析(KPCA)后利用二阶统计量进行过程监控,并未利用过程数据的阶段特性和高阶累积量信息,为了解决此问题,提出高阶累积量分析(... 传统多向核独立成分分析(MKICA)方法的实质是把基于独立成分分析(ICA)中的白化处理主元分析(PCA)替换为核主元分析(KPCA)后利用二阶统计量进行过程监控,并未利用过程数据的阶段特性和高阶累积量信息,为了解决此问题,提出高阶累积量分析(HCA)与多向核熵独立成份分析(MKECA)相结合的多向高阶累计量的核熵独立成分分析方法(HCA-MKEICA).首先,采用核熵独立成份分析(KECA)对原始数据进行数据转换,解决数据的非线性;然后,在高维核熵空间利用HCA技术构建新的统计量用于过程监控;最后,将该方法应用于青霉素仿真平台和实际的工业过程并与MKICA方法进行对比,以验证所提出方法的有效性. 展开更多
关键词 间歇过程监控 MKICA 高阶累积量 MKECA mkeica
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