提出一种基于支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)的生产过程监控、诊断与优化方法.首先,利用正常样本建立SVDD监控模型,获得控制限;然后,利用贡献图对超过控制限的异常点进行诊断,分析引起异常的主要原因;最后,利用邻近点替换法对异常的生产样本进行工艺参数优化.将新方法应用于热轧薄板的生产过程中,结果表明:新方法比传统的监控方法T2 PCA具有更高的检出率,且可以实现对异常点的工艺参数优化,使之回到受控状态

本章主要内容简介 1.向量的内积,长度的概念;向量空间的规范正交基;正交矩阵;正 正定二次型交变换; 2.矩阵的特征值,特征向量; 3.相似矩阵,实对称矩阵正交相似与对角矩阵的方法; 4.二次型及其矩阵表示,二次型秩的概念;二次型的标准形,规范形; 5.配方法化二次型为标准形;二次型与对应矩阵的正定性判别

例1证明:向量组a1(≠0),a2,…,a线性 相关的充分必要条件是其中至少有一个a,1