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自适应分区PCA模型可增强故障检测和隔离能力
自适应分区PCA模型可增强故障检测和隔离能力
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基于故障映射向量和结构化残差的主元分析(PCA)故障隔离 (2008年)
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在基于主元分析(PCA)的多变量统计过程监控中,现有方法很难直观有效地完全实现故障的隔离与诊断. 本文通过分析各类故障的数学模型,提出一种基于结构化残差和故障映射向量的隔离方法,并推导出PCA模型下过程故障映射向量方向的提取算法,进而实现了传感器/执行器故障和过程故障的故障隔离,在CSTR仿真上的研究进 一步验证了该法的有效性.
基于自适应对数变换和PCA算法的人脸识别研究
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为了提高人脸识别的识别率,提出了一种基于自适应对数变换和主成分分析(PCA)算法的人脸识别方法。将人脸图像进行自适应对数变换,使人脸图像由于光照不均而引起的图像模糊得到改善;使用PCA算法对图像进行降维和特征提取,减少了图像识别的计算量,有效提高识别的效率,再用最近邻分类器(NN)进行分类识别。在ORL和Yale人脸数据库上进行了使用验证,结果表明该方法能够提高人脸识别的识别率。
基于迭代PCA的油田传感器故障检测与隔离* (2014年)
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针对油田采油现场采集的传感器数据本身存在不规律动态特性,使得传统的主元分析(PCA)故障检测方法在实际应用中准确度较低、容易出现误报的问题,采用一种迭代PCA模型方法,即累积数据达到一定长度之后对PCA模型...
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基于主成分分析(PCA)的故障诊断
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故障检测,分别是pls和pca,计算spe和t2控制量。
自适应PCA稀疏基底的分布式视频压缩感知重构.pdf
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PCA模型理论和实践
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PCA模型理论和实践,结合教材用书和文献简单总结,以及从线性空间角度理解PCA模型
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使用Python编写的小程序代码,基于PCA模型的鸢尾花数据可视化。
基于PCA的故障检测Python代码
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PCA故障检测.rar_PCA故障_equator92k_pca_故障 数据_故障检测
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PCA1221.zip_PCA 故障诊断_matlab 故障检测_pca_故障 pca 主成分_故障 诊断
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PCA用于故障检测与诊断,真的很有用,有效地检测故障
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