![](/images/graphics-bg.png)
Multimode Process Monitoring Based on Sparse Principal Component Selection and Bayesian Inference-Based Probability
المؤلفون المشاركون
Jiang, Xiaodong
Jin, Bo
Zhao, Haitao
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-08-20
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
According to the demand for diversified products, modern industrialprocesses typically have multiple operating modes.
At the same time,variables within the same mode often follow a mixture of Gaussiandistributions.
In this paper, a novel algorithm based on sparseprincipal component selection (SPCS) and Bayesian inference-basedprobability (BIP) is proposed for multimode process monitoring.
SPCScan be formulated as a just-in-time regression between all PCs andeach sample.
SPCS selects PCs according to the nonzero regressioncoefficients which indicate the compact expression of the sample.
This expression is necessarily discriminative: amongst allsubset of PCs, SPCS selects the PCs which most compactly express thesample and rejects all other possible but less compact expressions.
BIP is utilized to compute the posterior probabilities of each monitoredsample belonging to the multiple components and derive an integratedglobal probabilistic index for fault detection of multimode processes.
Finally, to verify its superiority, the SPCS-BIP algorithm is appliedto the Tennessee Eastman (TE) benchmark process and a continuous stirred-tankreactor (CSTR) process.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Jiang, Xiaodong& Zhao, Haitao& Jin, Bo. 2015. Multimode Process Monitoring Based on Sparse Principal Component Selection and Bayesian Inference-Based Probability. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1073894
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Jiang, Xiaodong…[et al.]. Multimode Process Monitoring Based on Sparse Principal Component Selection and Bayesian Inference-Based Probability. Mathematical Problems in Engineering No. 2015 (2015), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1073894
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Jiang, Xiaodong& Zhao, Haitao& Jin, Bo. Multimode Process Monitoring Based on Sparse Principal Component Selection and Bayesian Inference-Based Probability. Mathematical Problems in Engineering. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1073894
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1073894
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)