賈冬妮 謝彥紅 趙欣 鄭馨怡
摘要:首先研究主元分析方法,該方法對于高維空間尤其是高維空間中的非高斯、非線性數(shù)據(jù),無法進(jìn)行較為理想的監(jiān)測。針對PCA方法的缺點,文章研究了支持向量數(shù)據(jù)描述方法,該方法沒有數(shù)據(jù)服從高斯分布的限制。最后文章分別對PCA方法及SVDD算法進(jìn)行數(shù)值仿真實驗,比較可知SVDD方法有更好的監(jiān)測效果。
關(guān)鍵詞:故障監(jiān)測;數(shù)據(jù)驅(qū)動;主元分析;支持向量數(shù)據(jù)描述