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摘要:
针对传统核偏最小二乘法不能对包含离群点的非线性数据进行有效建模的问题,提出了鲁棒核偏最小二乘(R-KPLS)算法.该算法先利用鲁棒标准化代替传统的标准化,然后利用加权策略与传统的核偏最小二乘法结合,实现鲁棒建模.TE数据仿真实验结果表明,R-KPLS算法比传统KPLS算法在处理含有离群点的数据时具有更好的检测性能.
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文献信息
篇名 基于鲁棒核偏最小二乘法的化工过程故障检测
来源期刊 桂林电子科技大学学报 学科 工学
关键词 鲁棒KPLS 非线性 离群点
年,卷(期) 2020,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 44-48
页数 5页 分类号 TP277
字数 3073字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张红梅 桂林电子科技大学信息与通信学院 52 203 7.0 11.0
2 张向利 桂林电子科技大学信息与通信学院 80 649 11.0 23.0
3 张世鹏 桂林电子科技大学信息与通信学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
鲁棒KPLS
非线性
离群点
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
桂林电子科技大学学报
双月刊
1673-808X
45-1351/TN
大16开
广西桂林市金鸡路1号
1981
chi
出版文献量(篇)
2598
总下载数(次)
1
总被引数(次)
11679
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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