【摘 要】
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本文在分析非线性主成分曲线性质基础上，提出了基于聚类、线性主成分分析、神经网络技术的非线性主成分分析方法。该方法与以往方法比较，在概念上具有和线性主成分分析相同的解
【机 构】
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流程工业综合自动化教育部重点实验室东北大学
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本文在分析非线性主成分曲线性质基础上，提出了基于聚类、线性主成分分析、神经网络技术的非线性主成分分析方法。该方法与以往方法比较，在概念上具有和线性主成分分析相同的解释，并且给出了非线性主成分得分和负载的计算方法；在结构上较为简单，采用的神经网络结构为3层，训练容易。网络训练的数据样本采用聚类和线性主成分分析方法获得，解决了以往方法缺乏训练数据的问题。数字仿真和三水箱实验验证了提出方法的有效性。
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