论文标题：Supervised projection with adaptive label assignment for enhanced visualization and chemical process monitoring

期刊：Frontiers of Chemical Science and Engineering

作者：Zhi Li, Junfeng Chen, Kaige Xue, Xin Peng

发表时间：15 Jul 2025

DOI：10.1007/s11705-025-2561-2

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数据驱动的过程监控方法在工业任务中应用广泛，其中可视化监控可使操作人员直观掌握运行状态，这对实现最大化工业安全性和生产效率至关重要，但高维工业数据往往呈现复杂结构，导致传统二维可视化方法难以区分不同的故障类型。为此，本文提出了一种结合监督型均匀流形逼近与投影和标签分配策略的可视化过程监控方法。首先，所提出的监督型投影方法通过纳入标签信息指导非线性降维过程，增强了可视化效果，提高了类间分离度和类内紧凑性。其次，针对在线样本标签信息缺失的问题，设计了一种标签分配策略：该策略整合了核Fisher判别分析与贝叶斯推断，根据置信度为在线样本分配不同的标签类型。最后，将标签分配策略与所提出的监督型投影方法结合后，分配的标签提升了在线投影的可分离性，并在一定程度上实现了未知数据的可视化。通过田纳西-伊斯曼过程和实际连续催化重整过程验证表明，该方法的可视化故障监控与诊断性能优于现有的先进方法，尤其是在实际工业应用中表现突出。

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引用格式

Zhi Li, Junfeng Chen, Kaige Xue, Xin Peng. Supervised projection with adaptive label assignment for enhanced visualization and chemical process monitoring. Front. Chem. Sci. Eng., 2025, 19(7): 56 https://doi.org/10.1007/s11705-025-2561-2

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