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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2005.1
- 수록면
- 177 - 184 (8page)
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The Multivariate State Estimation Technique (MSET) is being used in Nuclear Power Plants for sensor and equipment condition monitoring. This paper presents the use of regularization methods for optimizing MSET’s predictive performance. The techniques are applied to a simulated data set and a data set obtained from a nuclear power plant currently implementing empirical, on-line, equipment condition monitoring techniques. The results show that regularization greatly enhances the predictive performance. Additionally, the selection of prototype vectors is investigated and a local modeling method is presented that can be applied when computational speed is desired.
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/ 1923 / Lectures on Cauchy's Problem in Linear PartialDifferential Equations
/ 1970 / biasedestimation for nonorthogonal problems” tech (metrics) : 55 ~ 67
/ 1973 / “Some comments on CP” tech (metrics) : 661 ~ 675
/ 1987 / “Pattern RecognitionSoftware for Plant Surveillance”
/ 1996 / Model-Based Nuclear Power Plant Monitoring and Fault Detection: Theoretical Foundations,
/ 1970 / biasedestimation for nonorthogonal problems” tech (metrics) : 55 ~ 67
/ 1973 / “Some comments on CP” tech (metrics) : 661 ~ 675
/ 1987 / “Pattern RecognitionSoftware for Plant Surveillance”
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