针对工业大数据中高维小样本带来的挑战，提出一种多层增量特征提取方法，有效降低数据维度，并最大程度保留样本的变异和判别信息。
方法步骤：
- 数据预处理： 利用滑动窗口增量更新数据流，检测并过滤离群点，通过增量主成分分析（PCA）进行初步特征提取，并利用Fisher准则函数评估各主成分的分类信息含量。
- 主成分筛选： 采用熵值法确定各主成分的贡献率和识别能力权重，筛选出对分类贡献最大的主成分，构建新的特征空间。
- 二次特征提取： 将当前窗口的高维数据通过增量线性判别分析（LDA）投影到新的特征空间，完成二次特征提取并确定样本类别。
实验结果表明，该方法能够有效提取实时数据特征，并保持良好的判别能力。