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一种基于改进扩张搜索聚类算法的软测量建模方法
被引量:
3
1
作者
张孙力
杨慧中
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期574-580,共7页
针对传统聚类方法过于依赖数据空间分布和先验知识的缺点,该文提出了一种改进的扩张搜索聚类算法。该算法充分考虑了样本疏密度对聚类效果的影响,根据每个样本点不同的疏密度给予不同的搜索半径,并且引入阈值对不同疏密度的样本点采用...
针对传统聚类方法过于依赖数据空间分布和先验知识的缺点,该文提出了一种改进的扩张搜索聚类算法。该算法充分考虑了样本疏密度对聚类效果的影响,根据每个样本点不同的疏密度给予不同的搜索半径,并且引入阈值对不同疏密度的样本点采用不同的聚类方式,以适于各种形状的样本分布。采用这种改进的扩张搜索聚类算法对样本数据进行聚类,并用高斯过程回归(GPR)对各类样本子集分别建立对应的软测量子模型,最后采用开关切换的多模型融合方式得到最终的软测量多模型。以双酚A生产过程结晶单元的仿真结果为例,对装置出口处的苯酚浓度进行软测量建模,获得了较好的实验结果。
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关键词
疏密度
阈值
高斯过程回归
扩张搜索聚类算法
软测量建模
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职称材料
题名
一种基于改进扩张搜索聚类算法的软测量建模方法
被引量:
3
1
作者
张孙力
杨慧中
机构
江南大学教育部轻工过程先进控制重点实验室
出处
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期574-580,共7页
基金
国家自然科学基金(61273070)
江苏省高校优势学科建设工程资助项目
文摘
针对传统聚类方法过于依赖数据空间分布和先验知识的缺点,该文提出了一种改进的扩张搜索聚类算法。该算法充分考虑了样本疏密度对聚类效果的影响,根据每个样本点不同的疏密度给予不同的搜索半径,并且引入阈值对不同疏密度的样本点采用不同的聚类方式,以适于各种形状的样本分布。采用这种改进的扩张搜索聚类算法对样本数据进行聚类,并用高斯过程回归(GPR)对各类样本子集分别建立对应的软测量子模型,最后采用开关切换的多模型融合方式得到最终的软测量多模型。以双酚A生产过程结晶单元的仿真结果为例,对装置出口处的苯酚浓度进行软测量建模,获得了较好的实验结果。
关键词
疏密度
阈值
高斯过程回归
扩张搜索聚类算法
软测量建模
Keywords
densities
threshold
Gaussian process regression
expanding searching dusting algorithm
soft sensor modeling
分类号
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于改进扩张搜索聚类算法的软测量建模方法
张孙力
杨慧中
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
3
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