10.3969/j.issn.1000-386x.2021.10.012
基于LPD-NMF的多模态过程监视
为了提高NMF方法在方差差异明显的多模态过程中的监视效果,提出一种基于LPD-NMF的多模态过程监视方法.对多模态过程训练数据运用局部概率密度(LPD)进行预处理,消除方差差异明显的多模态特性.运用非负矩阵分解算法进行降维和局部特征提取,计算每个低维样本与其k个近邻欧氏距离的平方和,使用核密度估计(KDE)算法来确定控制限进行多模态过程监视.将该方法应用于数值例子和半导体数据,结果表明,其过程监视结果优于常规kNN、WkNN和LPD-kNN方法.
多模态过程监视;局部概率密度;NMF;核密度估计
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TP277(自动化技术及设备)
国家自然科学基金项目;辽宁省教育厅项目;辽宁省科学事业公益研究基金项目
2021-10-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
72-77,83