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基于DLNS-LLE和LSSVM參數(shù)優(yōu)化的工業(yè)過程故障診斷

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摘 要 針對實際工業(yè)生產(chǎn)過程中數(shù)據(jù)的非線性、高維度等特征導致的故障特征難以提取、故障診斷率低的問題,提出將雙局部近鄰標準化(Double Local Neighborhood Standardization,DLNS)與局部線性嵌入(LLE)相結合進行故障特征提取,并使用霜冰優(yōu)化算法(RIME)對最小二乘支持向量機(LSSVM)進行參數(shù)優(yōu)化的故障診斷方法。(剩余10656字)

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