一种基于自适应模糊高斯核聚类的软测量建模方法

发布时间：2018-11-19 22:24

【摘要】：单一模型一般难以表达复杂的生产过程特性,在软测量应用中往往容易使模型的估计精度低、泛化性能差.提出一种基于自适应模糊高斯核聚类的概率加权多模型融合方法,利用高维空间内样本的分散性来确定聚类中心,能取得最佳聚类效果.根据贝叶斯后验定律进行多模型融合,使总模型输出更具合理性.该方法不仅克服了单模型预测的局限性,同时对传统多模型融合方法做了一些改进,提高了过程估计的精度.
[Abstract]:It is difficult for a single model to express the characteristics of complex production process. In soft sensor applications, the estimation accuracy of the model is low and the generalization performance is poor. A probabilistic weighted multi-model fusion method based on adaptive fuzzy Gao Si kernel clustering is proposed. The best clustering effect can be obtained by using the dispersion of samples in high dimensional space to determine the clustering center. According to Bayesian posteriori law, multiple models are fused to make the total model output more reasonable. This method not only overcomes the limitation of single model prediction, but also improves the traditional multi-model fusion method and improves the accuracy of process estimation.
【作者单位】： 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(61273070) 中央高校基本科研业务费专项基金(JUSRP51510)资助
【分类号】：O159;TQ063

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本文编号：2343619