本程序使用svm用来故障诊断，对象为TE过程，故障识别率为百分之七十八，效果非常好

-包含对TE数据集21种故障的监测 -有注释，方便理解 -主要是T平方和SPE两种监测统计量

TE故障检测数学代码用于故障检测的动态图嵌入 论文“用于故障检测的动态图嵌入”的代码 Matlab版本应晚于R2015b 演示代码可在目录“ Matlab_code”中找到。 开发它们以对故障1的数据进行故障检测。开发文件“ myConstructW.m”以获得等式（6）的相似性。 在文件中，我们根据本文中的等式给出注释。 主程序“ myfunction_tensorLPP_markov_paper.m”可以直接运行。 “ TensorLGE.m”和“ TensorLPP.m”是主程序所需的代码。 “ TensorLGE.m”和“ TensorLPP.m”都是由邓凯（Deng cai）设计的，邓蔡是发表在《神经信息处理系统18》（NIPS 2005）上的论文“ Tensor子空间分析”的第二作者。 文件“ kde.m”是内核密度估计的代码，用于确定T2和SPE统计信息的控制限制。 “ File_published_by_matlab_in_PDF.pdf”是运行结果以及使用MATLAB:registered:R2015b发布的代码。 “ Files_and_results_published_by_matl

BP神经网络用于TE数据故障诊断分类，简单泛用，有详细注释。

TE数据集是现在故障诊断中的应用较多的一种数据集。整个TE数据集由训练集和测试集构成，TE集中的数据由22次不同的仿真运行数据构成，TE集中每个样本都有52个观测变量。d00.dat至d21.dat为训练集样本，d00_te.dat至d21_te.dat为测试集样本。 d00.dat和d00_te.dat为正常工况下的样本。d00.dat训练样本是在25h运行仿真下获得的。观测数据总数为500。而d00_te.dat测试样本是在48h运行仿真下获得的，观测数据总数为960。