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Balanced multiple weighted linear discriminant analysis and its application to visual process monitoring

Chinese Journal of Chemical Engineering 2021年第8期34卷 128-137页

作者： Weipeng Lu Xuefeng Yan Key Laboratory of Advanced Control and Optimization for Chemical processes of Ministry of Education East China University of Science and TechnologyShanghai 200237China

Visual process monitoring is important in complex chemical *** address the high state separation of industrial data,we propose a new criterion for feature extraction called balanced multiple weighted linear discriminant analysis(BMWLDA).Then,we combine BMWLDA with self-organizing map(SOM)for visual monitoring of industrial operation *** can extract the discriminative feature vectors from the original industrial data and maximally separate industrial operation states in the space spanned by these discriminative feature *** the discriminative feature vectors are used as the input to SOM,the training result of SOM can differentiate industrial operation states *** function improves the performance of visual *** stirred tank reactor is used to verify that the class separation performance of BMWLDA is more effective than that of traditional linear discriminant analysis,approximate pairwise accuracy criterion,max–min distance analysis,maximum margin criterion,and local Fisher discriminant *** addition,the method that combines BMWLDA with SOM can effectively perform visual process monitoring in real time.

关键词： Linear discriminant analysis process monitoring Self-organizing map Feature extraction continuous stirred tank reactor process

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