基于非负矩阵分解的流程工业过程监控方法
提出了一种新的基于非负矩阵分解(NMF)的过程监控方法。NMF是近年来信号处理与模式识别领域新兴种矩阵分解技术，与PCA、ICA等传统的面向数据统计特征的方法不同，NMF是一种在矩阵的全部元素为非负值定条件下的线性分解方法，这使其在描述数据的局部特征方面具有突出的能力。考虑到数据的某些局部特征能够包多重要信息，有助于对异常情况进行检测，本文将NMF引入工业过程监控领域，并详述了基于NMF的过程监控方基于TE过程的仿真实验验证了方法的有效性。
非负矩阵分解 流程工业 过程监控 模式识别
马久祥 高翔 刘飞
江南大学自动化研究所,江苏,无锡,214122
国内会议
上海
中文
300-304
2008-09-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）