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摘要
在工业过程监控中，标记数据对于提高故障分类性能起到非常重要的作用.但由于对过程数据进行标记需要耗费大量的人力物力，因此很难获取大量的标记数据.针对标记数据有限性问题和故障分类问题，本文提出了基于点密度标签传播的数据标签预测方法和故障分类方法.首先，基于点密度的标签传播方法假设流形上的数据具有相似的结构，并且近邻的数据具有相似的标签，利用数据的分布特征和点密度，为初始标签矩阵给出新的定义，充分考虑未标记数据和历史数据之间的内在联系，将标签从标记数据传播给未标记数据；然后，提出了基于点密度标签传播-半监督费舍尔判别分析的故障分类方法；最后，以Toy数据集和青霉素发酵过程为例对本文所提出的方法进行验证，结果表明所提出的方法具有较好的标签预测性能和故障分类性能.
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