贾冬妮 谢彦红 赵欣 郑馨怡
摘要:首先研究主元分析方法,該方法对于高维空间尤其是高维空间中的非高斯、非线性数据,无法进行较为理想的监测。针对PCA方法的缺点,文章研究了支持向量数据描述方法,该方法没有数据服从高斯分布的限制。最后文章分别对PCA方法及SVDD算法进行数值仿真实验,比较可知SVDD方法有更好的监测效果。
关键词:故障监测;数据驱动;主元分析;支持向量数据描述
无线互联科技2017年4期
1《师道·教研》2024年10期
2《思维与智慧·上半月》2024年11期
3《现代工业经济和信息化》2024年2期
4《微型小说月报》2024年10期
5《工业微生物》2024年1期
6《雪莲》2024年9期
7《世界博览》2024年21期
8《中小企业管理与科技》2024年6期
9《现代食品》2024年4期
10《卫生职业教育》2024年10期