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题名基于随机配置网络的重介质悬浮液密度鲁棒软测量方法
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作者
彭启月
楚宁馨
刘小庆
周佳奕
蔺楚仪
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机构
中国矿业大学机电工程学院
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出处
《工矿自动化》
2025年第8期95-101,116,共8页
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基金
中国博士后面上项目(2023M743776)。
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文摘
针对现有重介质悬浮液密度测量方法易受异常值影响等问题,提出了一种基于随机配置网络(SCN)的重介质悬浮液密度鲁棒软测量方法。基于SCN模型的近似误差来增量配置具有约束随机参数的隐藏节点,确认输入权重及输入偏置;采用具有厚尾特性的Laplace分布建模输出测量噪声,结合期望最大化(EM)算法估计输出权重,提升模型在异常值干扰下的鲁棒性。针对传统SCN监督机制中残差变量易受到负面影响,导致监督机制约束能力减弱的问题,提出了一种基于Laplace分布的增量式鲁棒随机配置网络(IRSCN),通过惩罚权重对SCN的监督机制进行加权,进一步抑制数据异常值对隐藏节点随机参数选择的干扰。实验结果表明:对比同类型鲁棒模型RANSAC−SCN,IRSCN在最大延迟响应、平均延迟响应与训练时间上均有优势,表明IRSCN的实时性更优,计算效率更高;在数据中存在异常值污染的情况下,IRSCN的RMSE平均值显著低于RANSAC−SCN与SCN,其整体误差水平最低;IRSCN在真实数据集上的误差明显小于其余模型,且能够更准确稳定地捕捉到重介质悬浮液密度的真实变化趋势。
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关键词
重介质选煤
悬浮液密度测量
随机配置网络
期望最大化算法
Laplace分布
监督机制
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Keywords
dense medium coal preparation
suspension density measurement
Stochastic Configuration Network
Expectation-Maximization algorithm
Laplace distribution
supervisory mechanism
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分类号
TD94
[矿业工程]
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