Study on Support Vector Machine-Based Fault Detection in Tennessee Eastman Process
المؤلفون المشاركون
Yin, Shen
Zhu, Xiangping
Gao, Xin
Karimi, Hamid Reza
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-04-24
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This paper investigates the proficiency of supportvector machine (SVM) using datasets generated by TennesseeEastman process simulation for fault detection.
Due to its excellentperformance in generalization, the classification performanceof SVM is satisfactory.
SVM algorithm combined with kernelfunction has the nonlinear attribute and can better handle thecase where samples and attributes are massive.
In addition, withforehand optimizing the parameters using the cross-validationtechnique, SVM can produce high accuracy in fault detection.
Therefore, there is no need to deal with original data orrefer to other algorithms, making the classification problemsimple to handle.
In order to further illustrate the efficiency,an industrial benchmark of Tennessee Eastman (TE) process isutilized with the SVM algorithm and PLS algorithm, respectively.
By comparing the indices of detection performance, the SVMtechnique shows superior fault detection ability to the PLSalgorithm.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yin, Shen& Gao, Xin& Karimi, Hamid Reza& Zhu, Xiangping. 2014. Study on Support Vector Machine-Based Fault Detection in Tennessee Eastman Process. Abstract and Applied Analysis،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1034041
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yin, Shen…[et al.]. Study on Support Vector Machine-Based Fault Detection in Tennessee Eastman Process. Abstract and Applied Analysis No. 2014 (2014), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1034041
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yin, Shen& Gao, Xin& Karimi, Hamid Reza& Zhu, Xiangping. Study on Support Vector Machine-Based Fault Detection in Tennessee Eastman Process. Abstract and Applied Analysis. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1034041
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1034041
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر