检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]沈阳化工学院信息工程学院,辽宁沈阳110142
出 处:《吉林化工学院学报》2008年第1期49-52,共4页Journal of Jilin Institute of Chemical Technology
基 金:辽宁省教育厅资助项目(2005320)
摘 要:在动态过程中,传统主元分析(PCA)法无法利用过程变量的自相关性对过程进行准确地分析,而且过程数据不一定满足高斯分布从而导致误报和漏报,这个问题可以采用动态独立元分析法(DICA)来解决.本文根据动态过程时间滞后的大小提出了一种简化的DICA方法,并用相应的二阶动态模型进行了仿真验证,结果表明与DICA相比,该方法同样有效且简便易行.The traditional principal component analysis (PCA) can not analyze dynamic process with the selfcorrelation information of the process variable. Moreover, the process data may not follow Gaussian distribution so as to cause the improper detection of PCA. Dynamic independent component analysis (DICA) has the ability to solve the problems above. In this paper, a simplified DICA approach is proposed based on the time lag of the dynamic process, correspondingly, the second order autoregressive models are used to validate the possibility of the method. The simulation results show that it is an efficient and simple method compared with DICA.
分 类 号:TP277[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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