一種分步動態(tài)自回歸KPCA算法
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標簽：KPCA(9119)
針對滑動窗自適應核主元分析法KPCA）在處理參數(shù)敏感和緩慢劣化問題時存在的“過適應”現(xiàn)象，容易產(chǎn)生漏報的問題，提出了一種分步動態(tài)自回歸KPCA算法。首先，借鑒動態(tài)數(shù)據(jù)矩陣思想，分步建立初始模型；然后，在滑動窗自適應KPCA的基礎上，引入指數(shù)加權法則處理實時數(shù)據(jù)、更新模型；最后，分析算法復雜度，并給出具體實現(xiàn)步驟。利用模擬數(shù)據(jù)分析分解系數(shù)和加權因子對算法的影響，結果表明，與滑動窗自適應KPCA相比，所提方法在參數(shù)選擇恰當?shù)那闆r下，模型效率提高了近90%，誤報次數(shù)幾乎降為0，還能通過調(diào)整加權因子取值來控制算法的適應能力，以解決多樣化的動態(tài)問題。將算法應用于壓縮機喘振和軸承故障實驗數(shù)據(jù)分析，驗證了所提算法處理參數(shù)敏感和緩慢劣化問題的能力。
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