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一种基于多变量判别分析的NPDA故障分类方法及控制装置

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一种基于多变量判别分析的工业过程故障分类方法及装置，首先基于邻域保持嵌入算法局部特征提取的策略，建立以训练数据集、降维维度、领近点、欧氏距离为输入量，以降维转换矩阵为输出量的最优分类函数，使得输入数据和输出数据在局部特征保留的同时同类内邻近点数据降维后更加邻近，而不同类数据比原来更加分散；再基于数据的低维潜隐变量获取构建数据回归的输入和输出特征，建立基于NPDA的故障分类模型；本发明解决了FDA降维后改变同类内样本相对距离和位置的问题，提高了FDA对训练数据分类的准确性和局部保留性。

著录项

公开/公告号CN110427019A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-11-08

原文格式PDF
申请/专利权人仲恺农业工程学院;
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申请/专利号CN201910819518.0
发明设计人苗爱敏;程至尚;唐宇;候超钧;郭琪伟;庄家俊;孙胜;张恒涛;陈亚勇;刘泽锋;朱耀宗;高升杰;
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申请日2019-08-31
分类号
代理机构
代理人
地址 510000 广东省广州市海珠区纺织路东沙街24号
入库时间 2024-02-19 14:58:18

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-12-03

实质审查的生效 IPC(主分类):G05B23/02 申请日:20190831

实质审查的生效
2019-11-08

公开

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