基于协同训练的半监督异构自适应软测量建模方法的研究OA北大核心CSCDCSTPCD
Research on semi-supervised heterogeneous adaptive co-training soft-sensor model
软测量技术被广泛应用到工业过程中重要且难以在线测量变量的预测.然而,由于工业过程的复杂性,非线性和高昂的数据获取成本,使得建模所需的输入和输出变量数据比例严重不平衡.因此,本文在已有的co-training模型的基础上,将协同训练算法与前馈神经网络(BP)算法相结合,提出了针对非线性问题的co-training BP模型.然而,由于软测量模型应用过程的时变性和不确定性,以及外部环境等因素的影响,会造成数据突变、延迟和波动性大等情况,导致模型预测性…查看全部>>
李东;黄道平;刘乙奇
华南理工大学自动化科学与工程学院,广东广州510641华南理工大学自动化科学与工程学院,广东广州510641华南理工大学自动化科学与工程学院,广东广州510641
信息技术与安全科学
软测量半监督协同训练递归PLS递归BP
《化工学报》 2020 (5)
软测量辅助下丝状菌污泥膨胀的成因分析和预测维护
2128-2138,11
国家自然科学基金项目(61873096, 61673181)广州市科技计划项目(201804010256)广东省基础与应用基础研究基金项目(2020A1515011057)
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