07 2018 档案
摘要：王健, 孙志礼, 于震梁, 柴小冬 东北大学 机械工程与自动化学院， 辽宁 沈阳 110819 收稿日期: 2015-04-28 基金项目: 国家科技重大专项(2013ZX04011-011). 作者简介: 王健（1988-），男，辽宁锦州人，东北大学博士研究生;孙志礼(1957-)，男，山东巨野人
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摘要：PCA是利用特征的协方差矩阵判断变量间的方差一致性，寻找出变量之间的最佳的线性组合，来代替特征，从而达到降维的目的，但从其定义和计算方式中就可以看出，这是一种线性降维的方法，如果特征之间的关系是非线性的，用线性关系去刻画他们就会显得低效，KPCA正是应此而生，KPCA利用核化的思想，将样本的空间映射
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摘要：利用PCA进行故障监测，传统的统计指标有两种：Hotelling-T2和平方预测误差(Squared prediction error, SPE)。T2统计量反映了每个主成分在变化趋势和幅值上偏离模型的程度，是对模型内部化的一种度量，它可以用来对多个主元同时进行监测；SPE统计量刻画了输入变量的测量
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