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文檔簡介
1、主元分析(PCA)是多元統(tǒng)計分析中常用的方法之一,目前已在故障診斷、數(shù)據(jù)壓縮、信號處理和模式識別等領域中均有廣泛的應用。然而,傳統(tǒng)PCA方法因忽視量綱對系統(tǒng)的影響,致使選取的主元難以具有代表性;而在進行量綱標準化后,又因得到的特征值常常是近似相等的而無法進行有效的主元提取,這些問題都將影響PCA算法在實際中的應用。本文在已有工作的基礎上,針對傳統(tǒng)PCA算法研究存在的問題,建立了一種相對主元分析(RPCA)的新方法,并將其應用到過程監(jiān)控和
2、數(shù)據(jù)壓縮中,取得了以下成果: 1.深入探討了量綱標準化前后PCA對系統(tǒng)結構所產生的影響,在此基礎上,引入分布“均勻”、相對化變換以及相對主元等概念,建立了一種相對主元分析的新方法。該方法首先對系統(tǒng)進行量綱標準化;其次再根據(jù)系統(tǒng)的先驗信息分析來確定各分量的重要程度;然后在系統(tǒng)能量守恒的準則下,賦以系統(tǒng)各分量相應的權值;最后利用已建立起的相對主元模型,對系統(tǒng)實施RPCA。理論分析和仿真實驗均表明,采用RPCA方法選取出的主元更具代表
3、性和顯著幾何意義。 2.針對實際應用中數(shù)據(jù)壓縮可能不充分、主元個數(shù)取舍不當將導致監(jiān)控結果不準確以及異常點干擾等問題,研究基于RPCA的過程監(jiān)控及數(shù)據(jù)壓縮應用技術。首先提出一種馬氏距離的方法,消除因異常點和數(shù)據(jù)丟失而引起的誤報警問題;然后再建立起反映數(shù)據(jù)壓縮能力的性能指標,從而驗證與傳統(tǒng)PCA方法相比較,RPCA在過程監(jiān)控和數(shù)據(jù)壓縮中的有效性。該方法能更多地利用系統(tǒng)的先驗信息,方便主元的選取,從而極大地提高相對主元的代表能力。
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