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基于SOM的高维化工过程数据粗差判别
被引量：
1
1
作者
颜学峰
涂晓芝
钱锋
《石油化工高等学校学报》
EI
CAS
2008年第4期84-86,90,共4页
针对石油化工生产过程样本数据呈高维的特征,提出了基于自组织映射(Self-Organizing Map,SOM)网络的粗差判别方法,并实际应用于初馏塔生产过程。首先应用SOM网络对初馏塔生产过程数据进行保留拓扑结构的降维映射,然后通过对其映射平面...
针对石油化工生产过程样本数据呈高维的特征,提出了基于自组织映射(Self-Organizing Map,SOM)网络的粗差判别方法,并实际应用于初馏塔生产过程。首先应用SOM网络对初馏塔生产过程数据进行保留拓扑结构的降维映射,然后通过对其映射平面神经元间距离的可视化分析,实现数据粗差判别。研究结果表明用SOM网络来发现高维复杂生产过程数据中的粗差具有很好的可视化效果及应用前景。
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关键词
SOM网络
粗差判别
可视化
初馏塔
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题名
基于SOM的高维化工过程数据粗差判别
被引量：
1
1
作者
颜学峰
涂晓芝
钱锋
机构
华东理工大学自动化研究所
出处
《石油化工高等学校学报》
EI
CAS
2008年第4期84-86,90,共4页
基金
国家自然科学基金(20506003
20776042)
+3 种基金
国家863项目(2007AA04Z164
2007AA04Z171)
教育部科学技术研究重点项目(106073)
国家杰出青年科学基金(60625302)
文摘
针对石油化工生产过程样本数据呈高维的特征,提出了基于自组织映射(Self-Organizing Map,SOM)网络的粗差判别方法,并实际应用于初馏塔生产过程。首先应用SOM网络对初馏塔生产过程数据进行保留拓扑结构的降维映射,然后通过对其映射平面神经元间距离的可视化分析,实现数据粗差判别。研究结果表明用SOM网络来发现高维复杂生产过程数据中的粗差具有很好的可视化效果及应用前景。
关键词
SOM网络
粗差判别
可视化
初馏塔
Keywords
SOM networks
Outlier detection
Visualization
preflash tower
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TQ02 [化学工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SOM的高维化工过程数据粗差判别
颜学峰
涂晓芝
钱锋
《石油化工高等学校学报》
EI
CAS
2008
1
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参考文献
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