非线性过程监测中的数据降维及相关问题研究的任务书.docx

非线性过程监测中的数据降维及相关问题研究的任务书
任务书
论文题目：非线性过程监测中的数据降维及相关问题研究
选题依据：
随着科技的不断进步和应用领域的不断拓展，监测和控制非线性过程的需求越来越大。这种非线性过程往往受到多种因素的影响，数据量庞大，因而需要对监测数据进行降维处理。如何有效地降低数据维度，并保持监测信息的完整性和有效性，成为了非线性过程监测中的一个重要问题。
研究目的：
本文旨在探讨在非线性过程监测中如何进行数据降维的方法和技术，保证监测信息的完整性和有效性。同时，还将研究相关问题，如数据的重构、信息的损失等问题，并提出相应的解决方案。
研究内容：
1.非线性过程的监测和数据采集
通过搜集相关文献，了解非线性过程监测的背景和意义，介绍非线性过程的监测和数据采集方法，并探究不同数据采集方法对监测数据降维的影响。
2.数据降维方法的研究
介绍主成分分析、独立分量分析、核主成分分析等多种降维方法，并分析它们各自的优缺点。在此基础上，探讨如何应用这些方法进行数据降维，提升监测信息的可读性和可解释性。
3.数据降维后的信息重构
数据降维所带来的信息损失，如何通过其他手段进行信息重构？如何设计数据存储结构，使得监测信息可以在有效范围内进行可靠储存，并支持数据的查询、检索和分析等操作。
4.其他相关问题的探究
在数据降维的过程中，涉及到众多问题，如数据的预处理、标准化、信噪比分析、监测时间点的选择等都会影响到降维效果。这些问题将在研究中逐一探讨，并提出相应的解决方案。
研究技术路线：
1）调查和搜集相关文献资料。
2）分析非线性过程监测中数据降维的各类方法，包括主成分分析、独立分量分析、核主成分分析等。
3）根据实际数据进行试验验证，比较各类方法的优缺点，并探讨降维带来的信息损失和重构问题。
4）结合实验结果，提出适合非线性过程监测的数据降维技术，并尝试进行优化。
5）制定数据存储结构和数据处理流程，开发数据分析软件，并提供相关的使用说明。
6）总结研究成果，撰写论文并进行答辩。
研究时间安排：
本研究预计在五个月内完成，并按以下时间安排进行：
第1个月：调查和搜集相关文献资料，确定研究方向。
第2个月：完善研究技术路线，并进行数据采集和预处理。
第3-4个月：进行数据降维方法的研究，进行实验验证，分析和比较各类方法的优劣。
第5个月：整理研究成果，撰写论文，并进行答辩。
参考文献：
1.DaoudiK,LachhabA,etal.Datareductionfornonlinearmultivariatedynamicprocessmonitoringusingkernel-basedprincipalcomponentanalysisandsupportvectorregression[J].Computers&ChemicalEngineering,2016,84:299-311.
2.PengL,JuC,etal.Improvedkernel-basedL1/2regularizationextremelearningmachineforfaultdiagnosisofnonlinearprocesses[J].Neurocomputing,2016,185:102-113.
3.MaX,LvL.Nonlinearprocessmonitoringbasedonadaptivesupportvectordatadescriptionusingkernelprincipalcomponentanalysis[J].Industrial&EngineeringChemistryResearch,2016,55(3):731-741.