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改进的核费舍判别分析法应用于故障诊断
吴洪艳 黄道平
计算机应用
化工过程采样数据具有强非线性和噪声，针对化工过程状态监控的问题，提出一种改进的核费舍判别分析法（KFDA）的故障诊断算法。首先采样数据经过小波变换方法去除噪声，去除噪声后的数据进行KFDA建模，然后在建模同时采用特征向量选择（FVS）算法降低复杂性。Tennessee Eastman process实验结果表明了该算法的有效性，同时该算法加强了KFDA故障诊断的准确性，并明显地减少了存储空间和运算时间。
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多维度评价
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