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摘要:
针对工业过程中存在许多难以直接测量变量的问题,提出1种基于即时学习算法的软测量建模方法.提出k-矢量近邻方法建立系统的当前工况点的建模邻域,以提高即时学习算法的预测能力,利用递归最小二乘算法简化建模的在线计算量,通过PRESS估算得到算法的最优解,优化了算法,应用该算法对某一化工厂产品的酯化率进行测量建模,预测得到的最大相对误差为0.8742%,证明该方法的泛化性能良好,满足实际测量的精度要求,是1种便于理解,易于实现的软测量方法.
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文献信息
篇名 基于即时学习算法的软测量建模方法
来源期刊 南京理工大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 即时学习 k-矢量近邻 软测量 酯化率
年,卷(期) 2007,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 679-683,722
页数 6页 分类号 TP273
字数 5157字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1005-9830.2007.06.004
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 邹云 南京理工大学自动化学院 160 2415 25.0 42.0
2 王其红 常州信息职业技术学院自动控制工程系 15 222 6.0 14.0
3 潘天红 江苏大学电气信息工程学院 70 723 15.0 24.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
即时学习
k-矢量近邻
软测量
酯化率
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
南京理工大学学报(自然科学版)
双月刊
1005-9830
32-1397/N
南京孝陵卫200号
chi
出版文献量(篇)
3510
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7
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