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龚平华

作品数：1 被引量：2H指数：1
供职机构：清华大学更多>>
发文基金：中国博士后科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇非线性
  • 1篇非线性时间序...
  • 1篇TE过程
  • 1篇ISOMAP

机构

  • 1篇清华大学
  • 1篇中国矿业大学

作者

  • 1篇朱小强
  • 1篇龚平华
  • 1篇陈光昀

传媒

  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 1篇2011
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
非线性多维时间序列模式分类的新方法被引量：2
2011年
多变量非线性时间序列的模式分类是在工业过程领域广泛存在的问题,结合流形学习和支持向量分类机的特点,提出了解决该类问题的一个新方法。该方法应用核化流形学习算法K-Isomap,将高维非线性时间序列映射到低维特征空间实现维数约减,在低维特征空间中采用支持向量机设计分类器实现非线性时间序列的模式分类,该方法充分利用核化流形学习的特点,得到了较好的模型性能。应用该方法对Tennessee Eastman(TE)过程的故障分类进行了实验分析,结果表明该方法的有效性。
程健陈光昀龚平华朱小强
关键词：非线性时间序列支持向量机TE过程
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共1页<1>
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