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基于极限学习机的复杂工业过程故障识别研究及应用: 随着现代工业的飞速发展，如何在保持高效生产的同时保证工业过程的安全性与可靠性成为一个关键问题，而故障识别是其中非常重要的一环。由于海量的工业过程数据得以保存，基于数据驱动的工业过程故障识别技术受到广泛关注并有着大量成功的...; 裘日辉; 关键词：故障识别极限学习机神经网络反应堆

基于极限学习机的分类算法及在故障识别中的应用被引量：22: 2016年; 利用极限学习机(ELM)分类器的结构特点重新设计面向多分类任务的ELM分类器,提出基于ELM的优化分类算法One-Class-PCA-ELM.该算法的实现过程如下:对故障数据进行主元分析(PCA)处理,降低数据维数,去除噪声与冗余信息;将训练数据集按类分割,建立各类对应的单分类模型,整合得到One-Class-PCA-ELM分类模型;将待分类数据输入One-Class-PCA-ELM分类模型,得到待分类数据的类标号,完成分类.仿真实验结果表明,该算法保持了极限学习机极快的训练速度,具有较高的分类准确率及较理想的分类稳定性.; 裘日辉刘康玲谭海龙梁军; 关键词：故障识别

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裘日辉