当前位置: 首页 > news >正文

故障诊断 | 一文解决,PLS偏最小二乘法的故障诊断(Matlab)

效果一览

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

文章概述

故障诊断 | 一文解决,PLS偏最小二乘法的故障诊断(Matlab)

模型描述

偏最小二乘法(Partial Least Squares, PLS)是一种统计建模方法,用于建立变量之间的线性关系模型。它是对多元线性回归方法的扩展,特别适用于处理高维数据和具有多重共线性的数据集。

PLS的主要目标是通过找到输入变量(自变量)与输出变量(因变量)之间的最大协方差来建立预测模型。它通过将自变量和因变量投影到新的低维空间中来实现这一目标,这些新的低维空间被称为潜在变量(latent variables)或因子(factors)。

专栏介绍

  • 订阅

相关文章:

故障诊断 | 一文解决,PLS偏最小二乘法的故障诊断(Matlab)

效果一览 文章概述 故障诊断 | 一文解决,PLS偏最小二乘法的故障诊断(Matlab) 模型描述 偏最小二乘法(Partial Least Squares, PLS)是一种统计建模方法,用于建立变量之间的线性关系模型。它是对多元线性回归方法的扩展,特别适用于处理高维数据和具有多重共线性的数据集。…...

我为什么选择成为程序员?

前言: 我选择成为程序员不是兴趣所在,也不是为了职业发展,全是生活所迫! 第一章:那年,我双手插兜,对外面的世界一无所知 时间回到2009年,时间过得真快啊,一下就是15年前…...

Open CASCADE学习|统计形状拓扑数量

边界表示法(Boundary Representation,简称B-Rep)是几何造型中最成熟、无二义的表示法。它主要用于描述物体的几何信息和拓扑信息。在边界表示法中,一个实体(Solid)由一组封闭的面(Face&#xff…...

LeetCode 热题 100 题解(二):双指针部分(2)| 滑动窗口部分(1)

题目四:接雨水(No. 43) 题目链接:https://leetcode.cn/problems/trapping-rain-water/description/?envTypestudy-plan-v2&envIdtop-100-liked 难度:困难 给定 n 个非负整数表示每个宽度为 1 的柱子的高度图&am…...

常用的深度学习自动标注软件

0. 简介 自动标注软件是一个非常节省人力资源的操作,而随着深度学习的发展,这些自动化标定软件也越来越多。本文章将会着重介绍其中比较经典的自动标注软件 1. AutoLabelImg AutoLabelImg 除了labelimg的初始功能外,额外包含十多种辅助标注…...

选择程序员是为什么?

本章节是关于为什么会选择一名程序员的经验分享 首先,我为什么会选择这个方向,可能是因为钱多,学东西不就是为了赚钱嘛?这是一点,不过最让我接收这个行业的是好奇世界的新大陆,可以简单的说就是&#xff0c…...

线程池参数如何设置

线程池参数设置 hello丫,各位小伙伴们,好久不见了! 下面,我们先来复习一下线程池的参数 1、线程池参数有哪些? corePoolSize(核心线程数):线程池中的常驻核心线程数。即使这些线程…...

qt环境搭建-镜像源安装Qt Creator(5.15.2)以及配置环境变量

前言: 版本:5.15.2 镜像源:ustc与清华 纯小白,找了半天的镜像源安装qtcreator,搞了半天结果安装的是最新的,太新的对小白很不友好,bug比较多,支持的系统也不全,口碑不…...

SQL Server详细安装使用教程

1.安装环境 现阶段基本不用SQL Server数据库了,看到有这样的分析话题,就把多年前的存货发一下,大家也可以讨论看看,思路上希望还有价值。 SQL Server 2008 R2有32位版本和64位版本,32位版本可以安装在Windows XP及以上…...

深度解读C++17中的std::string_view:解锁字符串处理的新境界

深入研究C17中的std::string_view:解锁字符串处理的新境界 一、简介二、std::string_view的基础知识2.1、构造函数2.2、成员函数 三、std::string_view为什么性能高?四、std::string_view的使用陷阱五、std::string_view源码解析六、总结 一、简介 C中有…...

汇编基础-----常见命令基本使用

汇编基础-----常见命令基本使用 MOV:将数据从一个位置复制到另一个位置。 MOV destination, source例如: MOV RAX, RBX ; 将RBX寄存器中的值复制到RAX寄存器中ADD/SUB:将两个操作数相加或相减。 ADD destination, source SUB destinatio…...

科研学习|可视化——相关性结果的可视化

一、相关性分析介绍 相关性分析是指研究两种或者两种以上的变量之间相关关系的统计分析方法,一般分析步骤为: 1)判断变量间是否存在关联;2)分析关联关系(线性/非线性)、关联方向(正相…...

MapReduce过程解析

一、Map过程解析 Read阶段:MapTask通过用户编写的RecordReader,从输入的InputSplit中解析出一个个key/value。Map阶段:将解析出的key/value交给用户编写的Map()函数处理,并产生一系列的key/value。Collect阶段:在用户编…...

速看!这8道嵌入式面试题你都会吗?

大家好,我是知微! 正逢求职季,分享一些嵌入式面试当中经常会遇到的题目,希望这些干货对小伙伴们面试有用哦! 1、介绍一下static关键字的作用 在C语言中,static 关键字有几种不同的作用,根据其…...

基于SSM的电影网站(有报告)。Javaee项目。ssm项目。

演示视频: 基于SSM的电影网站(有报告)。Javaee项目。ssm项目。 项目介绍: 采用M(model)V(view)C(controller)三层体系结构,通过Spring SpringMv…...

SOCKS代理是如何提高网络性能和兼容性的?

SOCKS代理作为一种网络协议中间件,不仅在提升网络隐私和安全性方面发挥着重要作用,也在提高网络性能和兼容性方面有着不容忽视的影响🚀。本文将深入探讨SOCKS代理如何通过减少网络延迟🚀、优化数据传输🔄、提高跨平台兼…...

好菜每回味道不同--建造者模式

1.1 炒菜没放盐 中餐,老板需要每次炒菜,每次炒出来的味道都有可能不同。麦当劳、肯德基这些不过百年的洋快餐却能在有千年饮食文化的中国发展的那么好呢?是因为你不管何时何地在哪里吃味道都一样,而鱼香肉丝在我们中餐却可以吃出上…...

RuoYi-Cloud下载与运行

一、源码下载 若依官网:RuoYi 若依官方网站 鼠标放到"源码地址"上,点击"RuoYi-Cloud 微服务版"。 跳转至Gitee页面,点击"克隆/下载",复制HTTPS链接即可。 源码地址为:https://gitee.com/y_project/RuoYi-Cloud.git 点击复制 打开IDEA,选…...

Vue2.x计算属性

1.计算属性 在Vue 插值表达式内实现一些操作其实非常便利&#xff0c;但如果表达式的逻辑过于复杂&#xff0c;会让插值过于臃肿且难以维护。这时可以考虑使用Vue的计算属性 1.1 不使用计算属性的例子 <!DOCTYPE html> <html><head><meta charset"…...

Vue中使用require.context()自动引入组件和自动生成路由的方法介绍

目录 一、自动引入组件 1、语法 2、使用 2.1、在compoents文件下随便创建index.js文件 2.2、mian.js引入该js 二、自动生成路由 1、示例&#xff1a; 2、使用 2.1、在router文件下随便创建autoRouter.js文件 2.2、在router文件下index.js文件中引入autoRouter.js文件…...

UE5 学习系列(三)创建和移动物体

这篇博客是该系列的第三篇&#xff0c;是在之前两篇博客的基础上展开&#xff0c;主要介绍如何在操作界面中创建和拖动物体&#xff0c;这篇博客跟随的视频链接如下&#xff1a; B 站视频&#xff1a;s03-创建和移动物体 如果你不打算开之前的博客并且对UE5 比较熟的话按照以…...

微信小程序 - 手机震动

一、界面 <button type"primary" bindtap"shortVibrate">短震动</button> <button type"primary" bindtap"longVibrate">长震动</button> 二、js逻辑代码 注&#xff1a;文档 https://developers.weixin.qq…...

C# 类和继承(抽象类)

抽象类 抽象类是指设计为被继承的类。抽象类只能被用作其他类的基类。 不能创建抽象类的实例。抽象类使用abstract修饰符声明。 抽象类可以包含抽象成员或普通的非抽象成员。抽象类的成员可以是抽象成员和普通带 实现的成员的任意组合。抽象类自己可以派生自另一个抽象类。例…...

WordPress插件:AI多语言写作与智能配图、免费AI模型、SEO文章生成

厌倦手动写WordPress文章&#xff1f;AI自动生成&#xff0c;效率提升10倍&#xff01; 支持多语言、自动配图、定时发布&#xff0c;让内容创作更轻松&#xff01; AI内容生成 → 不想每天写文章&#xff1f;AI一键生成高质量内容&#xff01;多语言支持 → 跨境电商必备&am…...

【服务器压力测试】本地PC电脑作为服务器运行时出现卡顿和资源紧张(Windows/Linux)

要让本地PC电脑作为服务器运行时出现卡顿和资源紧张的情况&#xff0c;可以通过以下几种方式模拟或触发&#xff1a; 1. 增加CPU负载 运行大量计算密集型任务&#xff0c;例如&#xff1a; 使用多线程循环执行复杂计算&#xff08;如数学运算、加密解密等&#xff09;。运行图…...

大模型多显卡多服务器并行计算方法与实践指南

一、分布式训练概述 大规模语言模型的训练通常需要分布式计算技术,以解决单机资源不足的问题。分布式训练主要分为两种模式: 数据并行:将数据分片到不同设备,每个设备拥有完整的模型副本 模型并行:将模型分割到不同设备,每个设备处理部分模型计算 现代大模型训练通常结合…...

Unit 1 深度强化学习简介

Deep RL Course ——Unit 1 Introduction 从理论和实践层面深入学习深度强化学习。学会使用知名的深度强化学习库&#xff0c;例如 Stable Baselines3、RL Baselines3 Zoo、Sample Factory 和 CleanRL。在独特的环境中训练智能体&#xff0c;比如 SnowballFight、Huggy the Do…...

大语言模型(LLM)中的KV缓存压缩与动态稀疏注意力机制设计

随着大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;参数规模的增长&#xff0c;推理阶段的内存占用和计算复杂度成为核心挑战。传统注意力机制的计算复杂度随序列长度呈二次方增长&#xff0c;而KV缓存的内存消耗可能高达数十GB&#xff08;例如Llama2-7B处理100K token时需50GB内存&a…...

【数据分析】R版IntelliGenes用于生物标志物发现的可解释机器学习

禁止商业或二改转载&#xff0c;仅供自学使用&#xff0c;侵权必究&#xff0c;如需截取部分内容请后台联系作者! 文章目录 介绍流程步骤1. 输入数据2. 特征选择3. 模型训练4. I-Genes 评分计算5. 输出结果 IntelliGenesR 安装包1. 特征选择2. 模型训练和评估3. I-Genes 评分计…...

关键领域软件测试的突围之路:如何破解安全与效率的平衡难题

在数字化浪潮席卷全球的今天&#xff0c;软件系统已成为国家关键领域的核心战斗力。不同于普通商业软件&#xff0c;这些承载着国家安全使命的软件系统面临着前所未有的质量挑战——如何在确保绝对安全的前提下&#xff0c;实现高效测试与快速迭代&#xff1f;这一命题正考验着…...