稀疏特征选择在过程工业故障诊断中的应用

摘要：

提出一种基于稀疏表达的特征选择方法，用训练样本的均值和方差组成优化算法的样本矩阵，测试样本采用与样本矩阵对应的指示向量，采用同伦算法求解优化问题。给出了算法的详细流程，并与传统的B距离法和小波包变换特征选择方法以及近年来常用的稀疏表达分类、稀疏投影保持和稀疏主元分析针对田纳西-伊斯曼过程进行故障诊断结果比较，结果表明所提出的方法故障诊断的误报率较低。

关键词：稀疏表达、特征选择、故障诊断、过程工业

分类号：TP277(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金No.60802040。

在线出版日期：2014-09-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：257-260