一种基于特征子空间的改进动态核主元分析方法

• 作者: 于春梅 刘春燕 闫广峰
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 动态核主成分分析 特征空间 特征提取 故障检测 TE过程
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 系统应用开发
• 页码范围: 3713-3716
• 页数: 4页
• 分类号: TP302
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.12.043

摘要

针对传统的动态核主成分分析（dynamic kernel principal component analysis，DKPCA）用于大样本数据集的故障检测时，占用计算机内存大、计算复杂度高等不足，提出一种基于特征子空间的DKPCA算法（EFS-DKP-CA）。该方法通过构建具有较小维数特征子空间上的正交基来简化核矩阵K，从而降低DKPCA的计算复杂性。与DKPCA方法相比，该方法具有更高的计算效率，且只需较小的计算机存储空间。将该方法应用于TE（tennes-see eastman）过程，仿真结果显示，两者诊断结果大致相同，而所需时间大大减小，说明了本算法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于春梅	西南科技大学信息工程学院	46	236	10.0	13.0
2	闫广峰	西南交通大学地球科学与环境工程学院	6	20	2.0	4.0
3	刘春燕	西南科技大学信息工程学院	2	6	2.0	2.0