一种基于在线简略核学习的非线性化工过程监测方法

本发明公开一种基于在线简略核学习的非线性化工过程监测方法，旨在利用部分正常工况下的训练数据来实施基于核学习的非线性过程监测，并且在实施特征分析时，提取出最有利于分离正常工况数据与故障工况数据的特征成分。与传统方法相比，本发明方法首先通过不断的迭代优化筛选出部分数据向量作为具代表性的数据向量，在线计算核向量时只需利用筛选出的具代表性的数据向量即可。因此，本发明方法能够在很大程度上降低在线计算负担。其次，本发明方法为每个新测量的样本数据设计各自的投影变换向量，从而提取相应的特征成分用于计算监测指标。因此，本发明方法的特征分析与提取是在线数据驱动型的，从而提取最适合监测故障数据的特征成分。

《一种基于在线简略核学习的非线性化工过程监测方法》是一发明专利，专利号为 202010570549X，当前法律状态为已下证，由宁波大学提出申请，发明人为蓝艇;其他发明人请求不公开姓名，公开（公告）日期为2022-07-26，国际专利分类号（IPC）为 G06K9/62(2022.01)I;G06F17/16(2006.01)I;G01D21/02(2006.01)I，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：化学工程与工业自动化。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开一种基于在线简略核学习的非线性化工过程监测方法，旨在利用部分正常工况下的训练数据来实施基于核学习的非线性过程监测，并且在实施特征分析时，提取出最有利于分离正常工况数据与故障工况数据的特征成分。与传统方法相比，本发明方法首先通过不断的迭代优化筛选出部分数据向量作为具代表性的数据向量，在线计算核向量时只需利用筛选出的具代表性的数据向量即可。因此，本发明方法能够在很大程度上降低在线计算负担。其次，本发明方法为每个新测量的样本数据设计各自的投影变换向量，从而提取相应的特征成分用于计算监测指标。因此，本发明方法的特征分析与提取是在线数据驱动型的，从而提取最适合监测故障数据的特征成分。

在竞争激烈的市场里，专利从来都不是可有可无的“加分项”，而是企业站稳脚跟、加速发展的“硬通货”。
**买专利，首先是买“资质”。**
它是申报高新技术企业、专精特新企业的核心门槛。有了它，不仅能**助力斩获**政策补贴和税收减免，在招投标时还能稳稳拿下加分项，让您在众多竞争者中脱颖而出。
**专利是企业的“隐形财富”。**
它可以用来**实缴注册资金**，让公司实力一目了然，提升商业信誉；也能作为质押物向银行贷款，盘活现金流，为业务扩张注入动力。
**专利是产品的“金字招牌”。**
在产品包装上印上“专利产品”，客户一眼就能感受到技术实力，信任度自然提升，比打广告更有说服力。同时，它还能构建技术壁垒，防止对手模仿，帮您**抢占市场先机。
与其花两三年自主研发，承担失败风险，不如直接买现成专利。海量优质专利即买即用，让专利真正为企业创造价值！