李秀玉
- 作品数：2 被引量：17H指数：2
- 供职机构：沈阳化工大学技术过程故障诊断与安全性研究中心更多>>
- 发文基金：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>>
- 基于PCA的相似度方法在半导体产品分类中的应用被引量：4
- 2013年
- 以传统的主元分析方法(Principal Component Analysis,PCA)为基础,利用负载矩阵构造SPCA相似因子(PCA Similarity Factor)和改进的相似因子SλPCA,通过衡量负载向量之间角度的大小对不同工况批次数据进行相似度比较,实现不同工况产品的分类.采用累计方差贡献率方法确定主元个数,将SλPCA应用到半导体间歇过程中进行数据分类.实验仿真结果表明:利用改进的相似因子SλPCA对半导体多工况数据的分类具有显著效果.
- 李秀玉张成逄玉俊
- 基于GMM的马氏距离kNN故障检测方法研究被引量：13
- 2014年
- 工业过程数据变量呈现非线性、非高斯性与变量之间分布不均等问题。针对数据变量分布不均等问题,提出利用高斯混合模型GMM(Gaussian mixture model),将马氏距离(Mahalanobis distance)与kNN(k nearest neighbors)相结合的故障检测方法,即:基于GMM的马氏距离kNN故障检测方法(GMM—MDkNN)。首先利用高斯混合模型GMM将训练样本数据分为K类,然后利用相应数据类的变量协方差信息计算样本间的马氏距离,得到样本的k近邻样本马氏距离和,并将其作为故障检测的指标。将此方法应用到TE连续工业过程监测实例中,结果表明了该方法的有效性。
- 张成李秀玉逄玉俊李元
- 关键词：GMMKNN故障检测
