《表3 改进局部熵数据的Kolmogorov-Smirnov检验结果》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《一种基于改进局部熵PCA的工业过程故障检测方法》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

基于改进的局部概率密度，运用式（1）计算改进的局部熵，改进局部熵方法不仅可以更好地消除多模态特征，还可以使预处理的数据服从高斯分布。利用改进局部熵对以上数值例子进行数据预处理得到的数据散点图如图3（a）所示。“星号”代表第一模态训练数据，“圆圈”代表第二模态训练数据，Ilei表示变量xi的改进的局部熵。基于改进的局部熵序列图如图3（b）所示，从图3可以看出，改进的局部熵可以消除原始数据的多模态特性。利用Kolmogorov-Smirnov方法检验基于改进局部熵预处理后的数据是否服从高斯分布，结果如表3所示。从表3可以看出，变量x1和变量x2均服从高斯分布。