【摘 要】
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为了充分利用实际工业过程中大量无标签数据中的信息,提出了一种基于改进自训练算法的高斯过程回归(GPR)软测量建模方法。首先,利用相似度估计无标签样本缺失的主导变量值;然
【机 构】
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江南大学物联网工程学院自动化研究所; 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(21206053,21276111);江苏省“六大人才高峰”计划资助(2013-DZXX-043);江苏省产学研项目(BY2014023-27);江苏高校优势学科建设工程资助项目(PAPD)
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为了充分利用实际工业过程中大量无标签数据中的信息,提出了一种基于改进自训练算法的高斯过程回归(GPR)软测量建模方法。首先,利用相似度估计无标签样本缺失的主导变量值;然后,根据估计值对有标签数据集的影响,对估计样本集中的数据进行筛选;最后,将泛化能力强的样本加入有标签样本集中,得到重构训练样本集并进行软测量建模。通过脱丁烷塔塔底丁烷浓度预测的仿真实验,验证了本文方法的可行性和有效性。
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