文献类型：期刊文章

作　　者：王健[1,2] 冯健[1] 韩志艳[2]

机构地区：[1]东北大学信息科学与工程学院,沈阳110819 [2]渤海大学工学院,辽宁锦州121000

出　　处：《控制与决策》

基　　金：国家自然科学基金重点项目(61273164;61034005);国家高技术研究发展计划项目(2012AA040104);中央高校基本科研业务费项目(N100104102;N120504002)

年　　份：2013

卷　　号：28

期　　号：5

起止页码：683-687

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、EI(收录号：20132416422477)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：提出一种新的基于流形学习的数据降维及特征提取方法:局部保持PCA算法(LPPCA).通过在PCA的优化目标中融入流形学习的思想,不仅使投影得到的低维空间和原始样本空间具有相似的全局结构,并且保持了相似的局部近邻结构,克服了传统PCA方法只关注全局结构特征而忽略局部流形特征的缺陷,同时给出了LPPCA在故障检测中的应用方法.S-Curve和Swiss-roll曲面数值仿真和TE过程仿真验证了算法的有效性和优越性.

关 键 词：主元分析 局部保持  故障检测 流形学习

分 类 号：TP273]