本书采用DPCA方法解决过程动态的影响，采用局部投影方法与PCA方法结合使样本的内在特征得以体现，采用核方法处理非线性问题，并针对核方法的计算复杂问题提出了基于特征子空间投影的改进算法及基于分块的方法。本书还对神经网络及其应用进行研究，包括学习矢量量化神经网络、概率神经网络、神经网络集成等。最后，针对大数据问题与流程工业的数据建模问题之间的关系进行探讨。本书可作为自动化、控制工程、检测技术等相关领域研究生课程的参考书，也可以作为从事流程工业故障检测与诊断的研究人员和工程技术人员的参考书。

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