【摘 要】
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复杂机电系统生产过程监测数据具有明显的高维非线性和复杂分布特点,针对传统的方法难以满足复杂系统异常辨识的要求,提出一种拉普拉斯特征映射-支持向量数据描述（Laplacian e
【机 构】
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西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室,新疆大学机械工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51375375）, 机械制造系统工程国家重点实验室（西安交通大学）开放课题资助项目（sklms2015009）
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复杂机电系统生产过程监测数据具有明显的高维非线性和复杂分布特点,针对传统的方法难以满足复杂系统异常辨识的要求,提出一种拉普拉斯特征映射-支持向量数据描述（Laplacian eigenmaps-support vector domain description,简称LE-SVDD）的异常监测方法。由于高维特征空间中距离很近的点投影到低维空间后距离应该很近,因此改进的LE方法使用一个有权无向图来描述一个流行,用嵌入的方式找到高维数据的低维嵌入,从而能够发现高维数据内部的地位流行结构。通过标准的田纳西-伊斯曼
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