A support vector clustering‐based probabilistic method for unsupervised fault detection and classification of complex chemical processes using unlabeled data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A new support vector clustering ( SVC )‐based probabilistic approach is developed for unsupervised chemical process monitoring and fault classification in this article. The spherical centers and radii of different clusters corresponding to normal and various kinds of faulty operations are estimated in the kernel feature space. Then the geometric distance of the monitored samples to different cluster centers and boundary support vectors are computed so that the distance–ratio–based probabilistic‐like index can be further defined. Thus, the most probable clusters can be assigned to the monitored samples for fault detection and classification. The proposed SVC monitoring approach is applied to two test scenarios in the T ennessee E astman C hemical process and its results are compared to those of the conventional K‐nearest neighbor Fisher discriminant analysis ( KNN‐FDA ) and K ‐nearest neighbor support vector machine ( KNN‐SVM ) methods. The result comparison demonstrates the superiority of the SVC ‐based probabilistic approach over the traditional KNN‐FDA and KNN‐SVM methods in terms of fault detection and classification accuracies. © 2012 American Institute of Chemical Engineers AIChE J, 59: 407–419, 2013
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle