基于数据特征提取的AANN-ELM研究及化工应用

• 作者: 彭荻 徐圆 朱群雄 贺彦林
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 极限学习机 自联想神经网络 高维数据 过程建模
• 年，卷（期）: 2012,（9）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 2920-2925
• 分类号: TP29
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0438-1157.2012.09.039

摘要

针对极限学习机不能有效解决化工过程中高维数据建模的问题,本文将其与自联想神经网络结合,通过自联想神经网络过滤输入数据中存在的冗余信息、提取特征分量,并对所提取的特征分量采用极限学习机进行训练,由此形成了一种基于数据特征提取的AANN-ELM (auto-associative neural network-extreme learning machine)神经网络.同时,以UCI标准数据集进行测试,以精对苯二甲酸(PTA)溶剂系统进行验证,结果表明,AANN-ELM在处理高维数据时具有学习速度快、网络稳定性强、建模精度高的特点,为神经网络在复杂化工生产中的应用提供了新思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱群雄	北京化工大学信息科学与技术学院	151	1425	19.0	26.0
2	彭荻	北京化工大学信息科学与技术学院	5	84	5.0	5.0
3	贺彦林	北京化工大学信息科学与技术学院	11	110	5.0	10.0
4	徐圆	北京化工大学信息科学与技术学院	42	269	9.0	14.0