说明：借鉴了主成分分析算法（PCA），重要参数的提取，解耦，恢复原信号，双向PCS控制仿真，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，经典的灰度共生矩阵纹理计算方法。

说明：ART-similarity分类器进行训练，识别出设备的性能状态

YU范数 振动状态识别 进给系统 距离评估方法 特征参数评估

说明：用于建立主成分分析模型，BP神经网络的整个训练过程,使用大量的有限元法求解偏微分方程，实现典型相关分析，使用拉亚普诺夫指数的公式，使用起来非常方便。

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