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基于非高斯信息的JITL软测量模型
被引量：
2
1
作者
李元
张新民
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期897-901,共5页
为了有效监控具有非高斯数据特性的工业过程,提出了一种新的基于非高斯信息的JITL(Just-In-Time Learning)软测量模型.首先通过非高斯非相似度测量选择JITL局部建模样本;然后建立局部ICA-PLS回归模型实现工业过程质量变量监控.该方法从...
为了有效监控具有非高斯数据特性的工业过程,提出了一种新的基于非高斯信息的JITL(Just-In-Time Learning)软测量模型.首先通过非高斯非相似度测量选择JITL局部建模样本;然后建立局部ICA-PLS回归模型实现工业过程质量变量监控.该方法从局部建模样本选择到局部回归模型建立能够有效处理工业过程数据的非高斯特性,并且保留了JITL建模的优点,能够有效地处理工业过程时变特性以及非线性.通过硫回收处理过程的应用,验证了方法的有效性.
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关键词
非高斯非相似度测量
JITL
质量预测
硫回收处理过程
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职称材料
题名
基于非高斯信息的JITL软测量模型
被引量：
2
1
作者
李元
张新民
机构
沈阳化工大学信息工程学院
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期897-901,共5页
基金
国家自然科学基金重点项目(61034006)
国家自然科学基金项目(61174119
60774070)
文摘
为了有效监控具有非高斯数据特性的工业过程,提出了一种新的基于非高斯信息的JITL(Just-In-Time Learning)软测量模型.首先通过非高斯非相似度测量选择JITL局部建模样本;然后建立局部ICA-PLS回归模型实现工业过程质量变量监控.该方法从局部建模样本选择到局部回归模型建立能够有效处理工业过程数据的非高斯特性,并且保留了JITL建模的优点,能够有效地处理工业过程时变特性以及非线性.通过硫回收处理过程的应用,验证了方法的有效性.
关键词
非高斯非相似度测量
JITL
质量预测
硫回收处理过程
Keywords
non-Gaussian dissimilarity measure
just-in-time learning（JITL）
quality prediction
sulfurrecovery unit
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
基于非高斯信息的JITL软测量模型
李元
张新民
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
2
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