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《Proceedings of the 2011 Chinese Control and Decision Conference(CCDC)》2011年
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Process Fault Diagnosis Based on Kernel Regularized Fisher Discriminant

【摘要】:Fisher discriminant analysis (FDA) is a widely used dimensionality reduction technique for fault diagnosis in industry process,whereas it is difficult to capture nonlinear relationship.Kernel FDA (KFDA) is nonlinear extension of FDA developed in the last ten years.Unfortunately,small sample size (3S) problem will be arisen in both FDA and KFDA.Regularized FDA (RFDA) is an effective solution for this problem.To obtain kernel form of RFDA is basis for solving both nonlinear and 3S problem.In this paper a novel kernel form of RFDA,which is transformed to equation solving problem and expressed in the dual form,is deduced and implement procedure for fault diagnosis is given.Experimental results on the Tennessee Eastman TE process show validity and effectivity of the proposed kernel algorithm for 3s problem.Several relationships between regularization parameter and diagnosis effect are derived at last.

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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【共引文献】
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中国重要会议论文全文数据库 前1条
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