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probabilistic pca Based Spatio-Temporal Multi-Modeling for Distributed Parameter Processes

Probabilistic PCA Based Spatio-Temporal Multi-Modeling for D...

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第三十届中国控制会议

作者： QI Chenkun~1,LI Han-Xiong~2,ZHANG Xian-Xia~3,ZHAO Xianchao~1,LI Shaoyuan~4,GAO Feng~1 1.School of Mechanical Engineering,Shanghai Jiao Tong University,Shanghai 200240,P.R.China 2.Department of Manufacturing Engineering & Engineering Management,City University of Hong Kong,Hong Kong 3.Shanghai Key Laboratory of Power Station Automation Technology,School of Mechatronics and Automation,Shanghai University, Shanghai 200072,P.R.China 4.Department of Automation,Shanghai Jiao Tong University,Shanghai 200240,P.R.China

＜正＞Data-based modeling of unknown distributed parameter systems（DPSs） is very challenging due to their infinite-dimensional,nonlinear and even time-varying *** get a low-order model for applications,the principal component analysis（pca） is often ***,as a linear dimension reduction,it only leads to one set of fixed spatial *** a good performance for nonlinear and time-varying DPSs could not be *** this study,a probabilistic pca based spatio-temporal multi-modeling is *** to its multi-modeling mechanism,a better performance can be achieved,which is demonstrated by simulations.

关键词： Distributed parameter system Spatio-temporal modeling Multi-modeling probabilistic pca

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Ordinal Outlier Algorithm for Anomaly Detection of High-Dimensional Data Sets

Ordinal Outlier Algorithm for Anomaly Detection of High-Dime...

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第32届中国控制与决策会议

作者： Gang Chen Linlin Du Baoran An Institute of Computer Application China Academy of Engineering Physics

Concerning with the non-linear characteristics of high dimensional data set,we propose a ordinal outlier algorithm for anomaly detection for high-dimensional data sets,which is combined with the idea of Locally Linear *** core idea of the method is to perform dimensionality reduction in the local space of high-dimensional data set and further use accumulated value of probabilities to reveal *** algorithm retains local separability of data and also has the advantages of Ppca model,which makes it more suitable for processing high dimensional *** results demonstrate its high feasibility and efficiency and it has power to find more meaningful outliers.

关键词： Outlier High Dimension Locally Linear Embedding probabilistic pca

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