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J-GLOBAL ID：201702267129415694   整理番号：17A1744867

変数確率情報に基づく因子分析のモニタリング方法【JST・京大機械翻訳】

Factor analysis process monitoring method based on probabilistic information of variables

著者 (3件)： Hu Tingting (華東理工大学化工過程先進控制和優化技術教育部重点実験室,上海,200237) ,  Wang Fan (華東理工大学化工過程先進控制和優化技術教育部重点実験室,上海,200237) ,  Shi Hongbo (華東理工大学化工過程先進控制和優化技術教育部重点実験室,上海,200237)
資料名： Huagong Xuebao  (Huagong Xuebao)
巻： 68  号： 7  ページ： 2844-2850  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0215B  ISSN： 0438-1157  CODEN： HUKHAI  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 因子分析(factor analysis,FA)はノイズ因子をモデリング過程に加えることで、最大期待(expectation maximum,EM)アルゴリズムによりモデルを構築できる。伝統的なFA(ST)指標は変数の期待情報のみを利用して、不確定性を代表する分散情報を無視し、これは故障の漏れを招く可能性がある。プロセス変数の確率分析により,本質的にFA(ST)の欠陥を明らかにした。モデル化過程におけるもう一つの重要な要素は決定因子の個数であり、次元縮小と同時に、プロセスに対する有用な情報を最大限に保持できる。伝統的な監視指標情報が不足している問題に対して、提案した負対数尤度確率(negative log likelihood probability,NLLP)指標はより全面的な確率情報を統合した。因子の数が与えられる問題に対して、全体-局部因子数の確定法を提案し、因子と変数の過程に対する情報解釈率をすべて収束させた。最後に数値例とTennessee Eastman(TE)プロセスにより、提案方法の有効性と優位性を検証した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 次元縮小 ,  不確実性 ,  アルゴリズム ,  *因子分析 ,  モデリング ,  雑音 ,  プロセス変数
準シソーラス用語： 対数尤度 ,  決定因子 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： factor analysis ,  parameter estimation ,  process control ,  information explanation ratio ,  statistical analysis

分類 (1件)： 飛しょう体の設計・構造  (QK04010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 変数 ,  確率 ,  因子分析 ,  モニタリング