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多变量数据驱动的化工过程质量相关故障监测
1
作者
秦绪光
王雪
+2 位作者
陈锋
李磊
宋维燕
《现代化工》
2025年第11期231-236,共6页
以多变量数据驱动为导向,分别对卷积神经网络(CNN)及交叉熵损失函数(CEL)进行改进优化,构建适用于复杂化工过程质量相关故障的监测模型——二维卷积神经网络(2DCNN)及基于类别加权的交叉熵损失函数(WCEL)。该方法能够将多变量数据转化...
以多变量数据驱动为导向,分别对卷积神经网络(CNN)及交叉熵损失函数(CEL)进行改进优化,构建适用于复杂化工过程质量相关故障的监测模型——二维卷积神经网络(2DCNN)及基于类别加权的交叉熵损失函数(WCEL)。该方法能够将多变量数据转化为若干样本矩阵,并以此作为2DCNN模型的输入,分别有效地捕捉矩阵行数和列数所表征的时空维度特征,从而实现高精准的质量相关故障监测;同时,嵌入损失函数——WCEL,自适应地动态调整2DCNN模型的学习率,从而解决故障类别分配不均衡问题。
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关键词
质量相关故障
化工过程
多变量数据
二维卷积神经网络
基于类别加权的交叉熵损失函数
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职称材料
题名
多变量数据驱动的化工过程质量相关故障监测
1
作者
秦绪光
王雪
陈锋
李磊
宋维燕
机构
石油化工工程质量监督总站
出处
《现代化工》
2025年第11期231-236,共6页
基金
国家重点研发计划资助项目(2021YFB3801304)。
文摘
以多变量数据驱动为导向,分别对卷积神经网络(CNN)及交叉熵损失函数(CEL)进行改进优化,构建适用于复杂化工过程质量相关故障的监测模型——二维卷积神经网络(2DCNN)及基于类别加权的交叉熵损失函数(WCEL)。该方法能够将多变量数据转化为若干样本矩阵,并以此作为2DCNN模型的输入,分别有效地捕捉矩阵行数和列数所表征的时空维度特征,从而实现高精准的质量相关故障监测;同时,嵌入损失函数——WCEL,自适应地动态调整2DCNN模型的学习率,从而解决故障类别分配不均衡问题。
关键词
质量相关故障
化工过程
多变量数据
二维卷积神经网络
基于类别加权的交叉熵损失函数
Keywords
quality-related fault
chemical process
multi-variate data
two-dimensional convolution neural network
weighted cross-entropy loss function
分类号
TU712 [建筑科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多变量数据驱动的化工过程质量相关故障监测
秦绪光
王雪
陈锋
李磊
宋维燕
《现代化工》
2025
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