摘要：本文在分析非线性主成分曲线性质基础上，提出了基于聚类、线性主成分分析、神经网络技术的非线性主成分分析方法。该方法与以往方法比较，在概念上具有和线性主成分分析相同的解释，并且给出了非线性主成分得分和负载的计算方法；在结构上较为简单，采用的神经网络结构为3层，训练容易。网络训练的数据样本采用聚类和线性主成分分析方法获得，解决了以往方法缺乏训练数据的问题。数字仿真和三水箱实验验证了提出方法的有效性。

关键词：非线性主成分分析 聚类 rbf神经网络 得分 负载 

单位：流程工业综合自动化教育部重点实验室 东北大学 沈阳110004