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J-GLOBAL ID：202002246895865239   整理番号：20A1225506

化学プロセスの故障検出におけるKNPEアルゴリズムの応用【JST・京大機械翻訳】

Application of Kernel NPE for Fault Detection in Chemical Processes

著者 (3件)： Li Chunyang (上海理工大学管理学院,上海,200093) ,  Xia Lisha (上海理工大学管理学院,上海,200093) ,  Li Junxiang (上海理工大学管理学院,上海,200093)
資料名： Kongzhi Gongcheng  (Kongzhi Gongcheng)
巻： 27  号： 1  ページ： 92-97  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2953A  ISSN： 1671-7848  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： 化学工業生産プロセスは次元が高く、非線形性が強いなどの特徴がある。従来の近傍保存埋込み(NPE)アルゴリズムによる非線形データ特徴抽出の不足に対して、ガウスカーネル関数を導入し、データを非線形の入力空間から線形の特徴空間へ変換した。カーネル近傍保持埋込み(KNPE)アルゴリズムは,局所空間特徴構造を構築する上で,データの非線形構造をよりよく抽出することができる。田納西-イスマン(TE)シミュレーションの過程を例として、T2とSPE統計量を構築し、故障検出を行い、KNPE法がNPEとKPCA方法より速く、より正確に非線形故障の発生を検出できることを証明した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  シミュレーション ,  計算機シミュレーション ,  *故障 ,  特徴抽出 ,  *化学プロセス ,  *故障検出 ,  統計量 ,  線形性 ,  非線形性 ,  非線形構造 ,  生産プロセス
準シソーラス用語： Kernel関数 ,  カーネル主成分分析 ,  特徴空間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 化学プロセス ,  故障検出 ,  アルゴリズム ,  応用