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摘要:
针对间歇过程的建模问题,提出一种结合核独立成分分析(KIcA)和稀疏核学习的软测量建模方法。首先将KICA应用于建模样本集,在高维空间提取输入变量的信息,以降低过程变量的相关性,再用稀疏核学习建立软测量模型。以估计链激酶流加发酵过程的活性菌体质量分数和链激酶质量分数为例,将基于KICA信息提取的稀疏核学习方法用于间歇过程的软测量建模。仿真结果表明,KICA信息提取能力优于传统ICA或核主元分析等其他方法,所提出的建模方法预报精度更高。
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文献信息
篇名 结合KICA的软测量建模方法及其在间歇过程的应用
来源期刊 石油化工自动化 学科 工学
关键词 间歇过程 软测量建模 核独立成分分析 支持向量回归 稀疏核学习
年,卷(期) 2012,(2) 所属期刊栏目 过程控制技术
研究方向 页码范围 36-40
页数 5页 分类号 TP277|TQ02
字数 4099字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-7324.2012.02.012
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 金福江 华侨大学信息科学与工程学院 91 385 9.0 14.0
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研究主题发展历程
节点文献
间歇过程
软测量建模
核独立成分分析
支持向量回归
稀疏核学习
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
石油化工自动化
双月刊
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62-1132/TE
大16开
上海市徐汇区中山南二路1089号徐汇苑大厦12楼
4-801
1964
chi
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