【摘 要】
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自组织映射(Self-Organizing Map,SOM)网络对高维数据良好的拓扑保持能力和非线性降维映射能力为粗差判别提供了新的思路.本文介绍了基于SOM网络的粗差判别方法，应用SOM网络对初馏塔生产过程数据进行保留拓扑结构的降维映射,并通过对其映射平面神经元间距离的可视化分析,实现数据粗差判别.研究结果表明，用SOM网络来发现高维复杂生产过程数据中的粗差具有很好的可视化效果及应用前景.
【机 构】
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华东理工大学自动化研究所,上海,200237
【出 处】
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2006中国过程系统工程年会(PSE 2006)
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自组织映射(Self-Organizing Map,SOM)网络对高维数据良好的拓扑保持能力和非线性降维映射能力为粗差判别提供了新的思路.本文介绍了基于SOM网络的粗差判别方法，应用SOM网络对初馏塔生产过程数据进行保留拓扑结构的降维映射,并通过对其映射平面神经元间距离的可视化分析,实现数据粗差判别.研究结果表明，用SOM网络来发现高维复杂生产过程数据中的粗差具有很好的可视化效果及应用前景.
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