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论文《基于KPCA冗余检测的故障识别算法》提出了一种结合核主成分分析（KPCA）与冗余检测的故障识别方法。该方法通过KPCA对数据进行非线性降维，提取关键特征，提高故障识别的准确性。同时，利用冗余检测技术增强系统的容错能力，有效识别系统中的异常状态。该算法在复杂工业系统中具有良好的应用前景，为故障诊断提供了新的思路。 文档为pdf格式，0.81MB，总共5页。
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- 基于KPCA冗余检测的故障识别算法 - 2011年全国生命系统建模仿真学术年会.pdf
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