1) CPCA
一致主元分析
1.
The multivariate statistical consensus principal component analysis(CPCA) method is adopted to monitor the process,and to determine where and when the fault occurs.
利用多元统计一致主元分析(CPCA)方法对过程异常工况进行监视,以找到故障发生区域及发生时段;针对故障发生区域,将CPCA方法得到的整体及局部的统计指标的定量信息、统计指标超限与否的定性信息以及得分及贡献率等综合信息提供给故障区域的基于知识的专家系统。
2) CMPCA (consistent multi way principal component analysis)
一致多方向主元分析
3) principal component analysis
主元分析
1.
Application of improved principal component analysis method to mould process monitoring in continuous casting;
改进的主元分析法在连铸结晶器过程监测中的应用
2.
The application of principal component analysis on sEMG signals analysis during slips;
主元分析在研究滑倒时肌电信号中的应用
3.
A method for truss structural damage detection based on principal component analysis;
基于主元分析的网架结构损伤识别方法
4) Principle component analysis
主元分析
1.
Diagnosis for Sensor Faults Based on Principle Component Analysis;
基于主元分析的传感器故障诊断
2.
The principle component analysis (PCA) technique is applied to preprocessing high dimensional input variable so that the dimension of input variable is decreased, and an estimator model based on PCAFRBFN is constructed.
研究以模糊聚类和径向基函数网络结合的模糊径向基函数网络ＦＲＢＦＮ，并用主元分析对高维输入变量进 行预处理，降低了模型的输入变量维数，进而构造基于ＰＣＡ－ＦＲＢＦＮ的估计模型。
3.
In this paper,the principle component analysis(PCA) theory is introduced,and the theory is used for fault diagnosis of lock of actuator.
文中介绍了主元分析算法以及在故障检测方面的应用。
5) PCA
主元分析
1.
Gross Error Detection and Proofreading Concentration Based on PCA In the Measurement of Pulverized-Coal Concentration;
基于主元分析(PCA)的显著误差检测与校正及应用
2.
Fault Diagnosis of Power Electronic Circuits Based on Wavelet Multi-resolution Analysis and PCA;
基于小波多分辨率分析和主元分析的电力电子电路故障诊断
3.
The Multivariate Statistical Theory Based on PCA Analysis Applied in Process Monitoring;
基于主元分析的多变量统计理论在过程监控中的应用
6) Principal component analysis(PCA)
主元分析
1.
Traditional principal component analysis(PCA) based methods have been proved to be unreliable when applied to nonlinear process monitoring and false alarms might occur.
基于传统主元分析(PCA)方法的过程监测算法假定过程是线性的,对于具有强非线性的生产过程,应用其进行在线监测出现误报率过高的现象。
2.
The authors present a new method to remedy the negative effect arising from slant vehicle license plate s character segmentation and recognition based on principal component analysis(PCA).
为解决机动车牌图像倾斜将对其字符分割与识别带来不利的影响,提出一种基于主元分析(PCA)的车牌图像倾斜校正新方法。
3.
A new method based on combined principal component analysis(PCA)with support vector machine(SVM)techniques was presented after limitation of control chart-recognizer using in practice was analyzed.
该文在分析现有控制图识别技术在实际应用中存在缺陷的基础上,提出了一种基于主元分析(PCA)和支持向量机(SVM)的控制图失控模式识别方法。
补充资料：主方向
主方向
principal direction
主方向【1劝‘间山m比佣;阴姗oe“皿p~瞅] 正则曲面一点处使得曲面在该点的法曲率(加m司cun么t迎叱)达到极值的切方向.在曲面的每点或有两个主方向，或每个方向都是主方向(在平坦点〔恤t point)和脐点仁洲bili司point)).在前一种情况下，主方向是正交的，共规的，且重合于曲率标形(见加咖标形(Du妙i川iotr认))的轴的方向.若t是一主方向、则成立关系(R仪场g址公式(R喊心祀fonnula))二 V，n=一kVrr这里n是曲面的单位法向量，k是曲面r“r(“，劝沿t方向的法曲率.反之，若等式V:n=又V:r沿某方向t成立，则该方向是主方向.沿主方向的法曲率就是众所周知的主曲率(prizlciPal cun吸t切旧). EB.1场服川撰【补注】 参考文献见主曲率(pnnaPal cun旧加比).
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条