Active training sample selection and updating strategy for near-infrared model with an industrial ap

来源 :中国化学工程学报:英文版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：hewei83221

【摘要】

：

Training sample selection is widely accepted as an important step in developing a near-infrared(NIR) spectroscopic model. For industrial applications, the initi

【作者】

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Kaixun He Kai Wang Yayun Yan

【机构】

：

CollegeofElectricalEngineeringandAutomation,KeyLaboratoryofAdvancedControlandOptimizationforChemical

【出处】

：

中国化学工程学报:英文版

【发表日期】

：

2019年11期

【关键词】

：

NEAR-INFRARED SPECTROSCOPY Chemical PROCESSES Process systems SOFT sensor GASOLI

【基金项目】

：

Supported by the National Natural Science Foundation of China(61803234,61751307),the Natural Science Foundation of Shandong Province,China(ZR2017BF026),China Postdoctoral Science Foundation(2018M63269

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Training sample selection is widely accepted as an important step in developing a near-infrared(NIR) spectroscopic model. For industrial applications, the initial training dataset is usually selected empirically. This process is time-consuming, and updati

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