支持向量数据描述性能优化及其在非高斯过程监控中的应用
针对传统统计过程监控假设数据服从高斯分布的不足,提出了基于混合信号模型(MSM)及支持向量数据描述(SVDD)的非高斯过程监控方法.混合信号模型中包含了高斯、非高斯信号源及过程测量噪声,给出了基于混合信号模型的过程测量变量分解方法、统计量的定义及其分布.针对非高斯信号源监控,提出了SVDD核参数化的一般形式及其优化算法.工业实际数据中的应用表明,通过SVDD核函数优化,可准确地对数据的非高斯特性进行刻画,及时地发现工业过程中出现的异常情况.
支持向量数据描述 微粒群优化 统计监控 非高斯过程
张建明 许仙珍 谢磊 王树青
浙江大学智能系统与控制研究所,工业控制技术国家重点实验室,浙江,杭州,310027
国内会议
杭州
中文
2072-2077
2010-08-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）