一种基于KPCA-BN的软测量建模方法

来源 :计算机与应用化学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：yipan1975

【摘要】

：

本文提出了一种将核主元分析(KPCA)和贝叶斯网络(BN)相结合的软测量建模方法。核主元分析可对样本数据进行特征提取,消除数据之间的相关性,降低网络模型的输入变量维数。然后利用贝叶斯网络进行建模,采用基于剪枝算法的EM算法求解高斯混合模型的参数,再利用高斯混合模型逼近贝叶斯网络中变量的联合概率密度,训练贝叶斯网络,该方法不仅降低了模型的复杂性,而且提高了模型的泛化能力。最后采用该方法建立乙烯精馏塔

【作者】

：

唐苦王振雷

【机构】

：

华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,

【出处】

：

计算机与应用化学

【发表日期】

：

2012年09期

【关键词】

：

贝叶斯网络 EM算法剪枝算法核主元分析软测量

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