一种基于随机局部Fisher判别技术的高炉炼铁故障诊断方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种基于随机局部Fisher判别技术的高炉炼铁故障诊断方法，属于数据处理技术领域，包括：采集高炉炼铁时的样本数据集；对数据样本进行归一化处理；采用随机傅里叶特征映射将归一化处理后的数据进行非线性映射；构建局部Fisher判别分析模型；通过局部Fisher判别分析模型获取样本数据的数据特征；构建基于贝叶斯推理的分类器；根据数据特征，通过分类器对数据样本进行分类；通过样本数据集完成对于分类器的训练；获取高炉炼铁时的实时数据；根据高炉炼铁时的实时数据，通过分类器对高炉进行故障诊断。在本发明中，通过随机特征映射取代核函数，可以处理过程变量之间的非线性关系，使得Fisher判别分析能够运用到非线性映射的关系的高炉故障监测中。

《一种基于随机局部Fisher判别技术的高炉炼铁故障诊断方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2023107879288，当前法律状态为已下证，由浙江理工大学提出申请，发明人为吴平;周嘉伟，申请日期为2023-06-29，公开（公告）日期为2025-10-10，国际专利分类号（IPC）为 G06F18/214(2023.01)I;G06F18/2415(2023.01)I;G06F18/213(2023.01)I，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于随机局部Fisher判别技术的高炉炼铁故障诊断方法，属于数据处理技术领域，包括：采集高炉炼铁时的样本数据集；对数据样本进行归一化处理；采用随机傅里叶特征映射将归一化处理后的数据进行非线性映射；构建局部Fisher判别分析模型；通过局部Fisher判别分析模型获取样本数据的数据特征；构建基于贝叶斯推理的分类器；根据数据特征，通过分类器对数据样本进行分类；通过样本数据集完成对于分类器的训练；获取高炉炼铁时的实时数据；根据高炉炼铁时的实时数据，通过分类器对高炉进行故障诊断。在本发明中，通过随机特征映射取代核函数，可以处理过程变量之间的非线性关系，使得Fisher判别分析能够运用到非线性映射的关系的高炉故障监测中。

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