本书针对过程工业变量多，耦合强的特点，侧重于介绍多元统计类方法在过程工业故障诊断中的应用，针对一般多元统计方法难以解决非线性问题的缺点，对其进行核化处理，采用广义自适应遗传算法联合优化核参数和主元数量，提出了故障特征的选择以及小样本问题的解决方法，并给出了不同方法的模式稳定性比较，为选择算法参数提供了参考依据，最后还介绍了基于解析模型和基于知识的方法在过程工业故障诊断中的应用。

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