导读:本文包含了虚假邻点论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:非线性系统,软传感器,核独立成分分析,虚假最近邻点
虚假邻点论文文献综述
苏盈盈,李太福,易军,胡文金,廖志强[1]（2015）在《基于KICA子空间虚假邻点判别的软传感器变量选择方法》一文中研究指出针对软传感器建模过程中,高维冗余的非线性辅助变量造成的维度灾难问题,提出一种结合核独立成分分析法(Kernel independent component analysis,KICA)与虚假最近邻点法(False nearest neighbors,FNN)的非线性辅助变量选择方法。主要利用核函数将原始非线性数据映射到线性子空间,并采用独立成分分析消除因子之间的多重共线性,再运用虚假最近邻点法,计算原始数据在KICA子空间中投影的距离,依次判断各辅助变量对主导变量的解释能力,由此进行非线性变量选择。以某企业氢氰酸(Hydrocyanic acid,HCN)生产工艺过程中的转化率为软传感器预测目标,仿真结果表明该方法可有效降低辅助变量的维数、同时提高模型的预测精度。(本文来源于《机械工程学报》期刊2015年04期）
易军,李太福,张元涛,周伟,田应甫[2]（2014）在《基于特征子空间虚假邻点判别的铝电解槽况诊断模型》一文中研究指出造成铝电解异常槽况的因素较多,彼此相关性强,建立槽况诊断模型时计算量巨大。利用核主元分析法虽然可以对非线性数据进行降维,但得到的主元仍然是原始变量在特征空间的线性组合,既无明确的物理含义,又无法对原始特征进行约简达到减少传感器种类的目的。提出一种基于特征子空间虚假邻点判别的槽况诊断方法,首先考察各原始变量置零前后在核空间主元投影上的相似度,根据其对槽况的解释能力进行原始变量选择;再将约简后的原始变量输入概率神经网络,对各类异常槽况进行诊断。通过取自某厂170KA大型预焙槽的268组样本进行检验:在原始特征约简44.4%的情况下分类精度达到95%以上,表明该方法不但可对原始特征进行有效约简,而且槽况分类精度和训练时间均优于同类模型。(本文来源于《机械工程学报》期刊2014年10期）
李太福,易军,苏盈盈,胡文金,高婷[3]（2012）在《基于KPCA子空间虚假邻点判别的非线性建模的变量选择》一文中研究指出特征变量选择技术是非线性系统建模过程中降低信息冗余和提高精度的有效方法。提出一种结合核主成分分析法(Kernel principal components analysis,KPCA)与虚假最近邻点法(False nearest neighbor,FNN)的变量选择法。引入核方法,将非线性原始数据映射到线性空间,再采用主成分分析法有效合理地消除因子之间的多重共线性,受混沌相空间虚假最近邻点法的启示,通过计算原始数据在KPCA子空间中投影的距离,判断其对主导变量的解释能力,由此进行变量的选择该方法用氢氰酸生产工艺工程中的非线性模型验证,并与全参数模型进行比较,结果显示该方法有良好的变量选择能力。因此,该研究为非线性系统建模的变量选择方法提供一种新方法。(本文来源于《机械工程学报》期刊2012年10期）
李太福,易军,苏盈盈,胡文金,高婷[4]（2012）在《基于KCCA虚假邻点判别的非线性变量选择》一文中研究指出特征变量选择技术是非线性系统建模过程中降低信息冗余和提高精度的有效方法。提出一种结合核典型相关法(kernel canonical correlation analysis,KCCA)与虚假最近邻法的变量选择法。首先引入核方法,将非线性原始数据映射到线性空间,再采用典型相关法有效合理地消除因子之间的多重共线性,受混沌相空间虚假最近邻点法的启示,通过计算原始数据在KCCA子空间中投影的距离,判断其对主导变量的解释能力,由此进行变量的选择。该方法用氢氰酸生产工艺工程中的非线性模型验证,并与全参数模型进行比较,结果显示该方法有良好的变量选择能力。因此,该研究为非线性系统建模的变量选择方法提供了一种新方法。(本文来源于《仪器仪表学报》期刊2012年01期）
李太福,易军,苏盈盈,胡文金,余春娇[5]（2011）在《基于特征子空间虚假邻点判别的软传感器模型变量选择》一文中研究指出辅助变量选择技术是软传感器建模过程中降低信息冗余和提高效率的有效方法。提出一种结合偏最小二乘回归法与虚假最近邻法的变量选择法。采用偏最小二乘回归法有效合理地消除因子之间的多重共线性,在一个新的正交空间里,受混沌相空间虚假最近邻点法的启示,通过计算某变量选择前后在特征子空间里的相关性,判断其对主导变量的解释能力,由此进行变量的选择,利用偏最小二乘法得到软测量模型。该方法通过构造的试验和Jolliff变量选择试验作了验证,结果显示该方法有良好的辅助变量选择能力,为软传感器建模的辅助变量选择方法提供了一种新方法。(本文来源于《机械工程学报》期刊2011年12期）
虚假邻点论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
造成铝电解异常槽况的因素较多,彼此相关性强,建立槽况诊断模型时计算量巨大。利用核主元分析法虽然可以对非线性数据进行降维,但得到的主元仍然是原始变量在特征空间的线性组合,既无明确的物理含义,又无法对原始特征进行约简达到减少传感器种类的目的。提出一种基于特征子空间虚假邻点判别的槽况诊断方法,首先考察各原始变量置零前后在核空间主元投影上的相似度,根据其对槽况的解释能力进行原始变量选择;再将约简后的原始变量输入概率神经网络,对各类异常槽况进行诊断。通过取自某厂170KA大型预焙槽的268组样本进行检验:在原始特征约简44.4%的情况下分类精度达到95%以上,表明该方法不但可对原始特征进行有效约简,而且槽况分类精度和训练时间均优于同类模型。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
虚假邻点论文参考文献
[1].苏盈盈,李太福,易军,胡文金,廖志强.基于KICA子空间虚假邻点判别的软传感器变量选择方法[J].机械工程学报.2015
[2].易军,李太福,张元涛,周伟,田应甫.基于特征子空间虚假邻点判别的铝电解槽况诊断模型[J].机械工程学报.2014
[3].李太福,易军,苏盈盈,胡文金,高婷.基于KPCA子空间虚假邻点判别的非线性建模的变量选择[J].机械工程学报.2012
[4].李太福,易军,苏盈盈,胡文金,高婷.基于KCCA虚假邻点判别的非线性变量选择[J].仪器仪表学报.2012
[5].李太福,易军,苏盈盈,胡文金,余春娇.基于特征子空间虚假邻点判别的软传感器模型变量选择[J].机械工程学报.2011