【文件属性】：
文件名称：Kernel-Principal-Component-Analysis-KPCA:KPCA用于降维，特征提取，故障检测和故障诊断
文件大小：2.05MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-03 19:01:27
dimensionality-reduction kpca fault-detection fault-diagnosis dkpca
内核主成分分析（KPCA）
MATLAB代码，用于通过使用内核来进行非线性降维，故障检测和故障诊断。
2.1版，2020年5月6日
电子邮件：
主要特点
易于使用的API，用于训练和测试KPCA模型
多种内核功能
支持降维，故障检测和故障诊断
支持数据重建
告示
仅支持对高斯内核进行故障诊断。
使用“ Classdef ... End”定义类，因此该代码只能在R2008a版本之后应用于MATLAB。
更多详细信息和讨论，请参阅： :
此代码仅供参考。
降维演示（“香蕉”数据和“圆”数据）
数据重建演示（“圆形”数据）
故障检测演示（TE过程数据）
故障诊断演示（TE过程数据）
【文件预览】：
Kernel-Principal-Component-Analysis-KPCA-master
----contents.m(2KB)
----data()
--------teprocess.mat(409KB)
--------banana.mat(4KB)
--------circle.mat(5KB)
----demo_FD_with_diagnosis.m(1KB)
----LICENSE(1KB)
----demo_DR_with_reconstruction.m(649B)
----demo_DR.m(587B)
----README.md(2KB)
----imgs()
--------TE_fd_fd.png(97KB)
--------banana.png(152KB)
--------circle.png(173KB)
--------circle(re).png(254KB)
--------TE_fd.png(124KB)
--------banana(re).png(241KB)
----KernelPCA()
--------KernelPCAFunction.m(4KB)
--------KernelPCA.m(14KB)
--------Visualization.m(5KB)
--------Kernel.m(6KB)
----refs()
--------Bakır et al_2004_Learning to find pre-images.pdf(241KB)
--------Deng_Tian_2011_A new fault isolation method based on unified contribution plots.pdf(123KB)
--------Lee et al_2004_Nonlinear process monitoring using kernel principal component analysis.pdf(420KB)
----demo_FD.m(559B)
----.gitattributes(66B)
----demo_kernel_function.m(1KB)