蒸煮过程软测量中的异常数据发掘方法研究

• 作者: 史步海 张健 朱学峰 李艳 黄道平
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 软测量 Kappa值 数据处理
• 年，卷（期）: 2004,（1）
• 所属期刊栏目: 自动化测试
• 页码范围: 17-20
• 页数: 4页
• 分类号: TP274
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-4598.2004.01.006

摘要

面向实际生产过程的软测量技术,融合了大量的现场数据,其中的任一异常数据(野值)的出现都可能导致模型的预测效果下降,甚至完全失败.由于实际测量数据不可避免地会带有误差,因此,对测量数据进行预处理非常重要.以制浆蒸煮过程纸浆Kappa值软测量模型为例,给出了一种综合判别异常样本数据的方法.该方法基于聚类分析和工艺机理发掘矛盾数据组,并结合回归分析和统计分析,定位异常样本数据并解释这些异常样本对建模的影响大小.以某造纸厂化浆车间的100组样本数据为对象进行分析,得到的异常样本及对建模的影响与专家经验分析相一致,证明了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李艳	华南理工大学自动化科学与工程学院	45	377	10.0	17.0
2	朱学峰	华南理工大学自动化科学与工程学院	176	2399	23.0	42.0
3	张健	华南理工大学自动化科学与工程学院	41	193	8.0	12.0
4	史步海	华南理工大学自动化科学与工程学院	61	534	13.0	19.0
5	黄道平	华南理工大学自动化科学与工程学院	115	944	15.0	24.0