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摘要:
提出了一种基于样本稀疏化高斯过程(GP)的发酵过程软测量建模方法.该方法将聚类和灰色关联度分析相融合,综合考虑样本点间欧式距离和各个特征向量对样本点间相似度的影响,通过剔除相似度比较大的样本点,实现训练样本集的稀疏化,降低了模型的计算复杂度.利用基于样本稀疏化的高斯过程构建青霉素发酵过程的软测量模型,同时得到青霉素浓度的预估值和表征预估值的不确定度,实验结果表明,本文所提方法与标准GP方法相比,在保证模型预测精度的前提下,减少了模型的训练时间.
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文献信息
篇名 基于样本稀疏化高斯过程的发酵过程软测量建模方法
来源期刊 北京化工大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 高斯过程 样本稀疏化 仿射传播聚类算法 灰色关联度分析
年,卷(期) 2014,(3) 所属期刊栏目 机电工程和信息科学
研究方向 页码范围 108-113
页数 6页 分类号 TN911.4
字数 语种 中文
DOI
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 王建林 107 1185 19.0 31.0
2 赵利强 53 331 11.0 17.0
3 于涛 51 366 11.0 18.0
4 何坤 2 17 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
高斯过程
样本稀疏化
仿射传播聚类算法
灰色关联度分析
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
北京化工大学学报(自然科学版)
双月刊
1671-4628
11-4755/TQ
16开
北京市北三环东路15号
82-657
1972
chi
出版文献量(篇)
3271
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