基于主元分析与支持向量机的方法及其在过程监控诊断中的应用

• 作者: 唐朝晖 彭涛 桂卫华 蒋少华 阳春华
• 来源期刊: 弹箭与制导学报
• 关键词: 主元分析 支持向量机 过程监控 故障诊断 最邻近分类法
• 年，卷（期）: 2007,（5）
• 所属期刊栏目: 相关技术
• 页码范围: 205-207,210
• 页数: 4页
• 分类号: TP277
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-9728.2007.05.063

摘要

基于支持向量机(SVM)在处理小样本、高维数及泛化性能强等方面的优势,提出了基于主元分析和支持向量机(PCA-SVM)对过程进行监控的方法.文中先利用主元分析方法进行特征数据提取,得到降维的主元特征向量,去除了高维样本变量相关性,然后分析各状态T2统计、SPE统计量的变化趋势,对实际生产状况进行监控,最后利用SVM与最近邻法相结合的策略对特征向量进行分类识别.试验结果证实了提出算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	阳春华	中南大学信息科学与工程学院	389	3229	27.0	37.0
2	桂卫华	中南大学信息科学与工程学院	695	7452	38.0	56.0
3	唐朝晖	中南大学信息科学与工程学院	89	1053	17.0	29.0
4	彭涛	湖南工业大学自动化学院	13	123	6.0	11.0
5	蒋少华	中南大学信息科学与工程学院	8	80	5.0	8.0