基于DLNS-LLE和LSSVM参数优化的工业过程故障诊断

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摘 要 针对实际工业生产过程中数据的非线性、高维度等特征导致的故障特征难以提取、故障诊断率低的问题，提出将双局部近邻标准化（Double Local Neighborhood Standardization，DLNS）与局部线性嵌入（LLE）相结合进行故障特征提取，并使用霜冰优化算法（RIME）对最小二乘支持向量机（LSSVM）进行参数优化的故障诊断方法。（剩余10656字）

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