【摘 要】
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类均值核主元分析法通过计算映射数据的类均值矢量,再由类均值矢量张成的子空间进行核主元分析,使之包含原始数据的全部信息,实现无信息损失的数据降维。然而,不同核函数的选
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类均值核主元分析法通过计算映射数据的类均值矢量,再由类均值矢量张成的子空间进行核主元分析,使之包含原始数据的全部信息,实现无信息损失的数据降维。然而,不同核函数的选取对故障诊断结果有所影响。文章以工业系统故障诊断为背景,就高斯径向基核函数、多项式核函数以及两者的混合核函数,结合粒子群算法优化核参数,通过BP神经网络进行故障识别分类,利用T^2和SPE统计量检验及时性,有效验证不同核函数的效果。
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