基于流形学习的局部保持 PCA 算法在故障检测中的应用

• 作者: 冯健 王健 韩志艳
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 工学
• 关键词: 主元分析 局部保持 故障检测 流形学习
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 页码范围: 683-687
• 分类号: TP273
• 语种: 中文

摘要

提出一种新的基于流形学习的数据降维及特征提取方法:局部保持 PCA 算法(LPPCA).通过在 PCA 的优化目标中融入流形学习的思想,不仅使投影得到的低维空间和原始样本空间具有相似的全局结构,并且保持了相似的局部近邻结构,克服了传统 PCA 方法只关注全局结构特征而忽略局部流形特征的缺陷,同时给出了 LPPCA 在故障检测中的应用方法. S-Curve 和 Swiss-roll 曲面数值仿真和 TE 过程仿真验证了算法的有效性和优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王健	东北大学信息科学与工程学院	103	787	15.0	22.0
2	冯健	东北大学信息科学与工程学院	39	492	14.0	20.0
3	韩志艳	渤海大学工学院	15	107	6.0	10.0