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一种基于慢特征分析的过完备宽度学习系统的发酵过程监测方法涉及基于数据驱动的故障诊断技术领域。本发明在考虑网络更新速度快的条件下，将慢特征分析与过完备的宽度学习系统相结合，构成慢特征分析的特征增强的宽度学习系统。利用SFA提取数据中的本质特征，缓慢变化的分量，然后采用OBLS对其进行高斯特征提取和模型训练，并进行过程监测。与深度神经网络相比，SFAOBLS不仅可以有效处理过程中的非线性和动态性，而且网络结构简单，更新速度快，计算复杂度低，可以实现工业过程的在线监控。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202110958297.2
Filing Date： 2021-08-20
Publication Date： 2024-05-28
Pub. No.： CN113779773B
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 授权
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