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将支持向量机应用于故障的分类诊断,通过实例建立了两类故障分类器和多故障分类器,给出了具体的建立多故障分类器的步骤和仿真结果。最后提出了一种新的方法——基于支持向量机的并行诊断网络。 相似文献
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Wei Sun Yan MengAhmet Palazoglu Jinsong ZhaoHao Zhang Jia Zhang 《Journal of Process Control》2011,21(4):627-638
Batch processes with multiple phases are commonly found in process industries. Process dynamics and correlations among variables also tend to change with the transitions across such phases. Traditional approaches where the model is constructed from data representing the whole batch process would not be sufficient to capture the varying process dynamics and correlation structure. Different ways of phase segmentation and modeling strategies have been previously reported that account for the multi-phase characteristics of such processes. For a given process dynamic or a particular phase in a multi-phase process, a Principal Component Analysis (PCA) model can project the maximum deviation with small number of principal components, and represent a certain percentage of the deviation with fixed number of principal components. As the process dynamics change, the percentage represented by the fixed number of PCs also changes if a single PCA model is applied. In this paper, a new phase identification method is proposed based on the change of the first cumulative contribution between different PCA models. Every phase is modeled separately based on the phase identification. The method is applied to fault detection in the fed-batch penicillin cultivation process. The results show that the method can better capture the process dynamics in different phases and detect process upset in an early stage. 相似文献
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针对入侵检测系统的高漏报率及高误报率问题,提出一种混杂入侵检测模型。该模型分别构造基于核主成分分析(KPCA)和核独立成分分析(KICA)的特征提取器,并采用集成学习对特征提取结果进行整合学习。采用分布式神经网络对集成结果进行再学习,从而实现对大规模数据的分布式处理。通过反馈机制调节KPCA和KICA的集成学习权重,达到最优检测效果。采用KDD CUP’99数据集进行测试实验,结果表明:该模型能够获得较高的检测正确率,同时具有较低的漏报率及误报率。 相似文献
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