一种改进自适应AP聚类的多模型软测量方法

• 作者: 徐保国 熊伟丽 葛祥振
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 多模型 仿射传播聚类 高斯过程回归 贝叶斯融合方法
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 工业过程及控制系统
• 页码范围: 2070-2076
• 页数: 7页
• 分类号: TP273
• 字数: 6858字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.151158

摘要

针对具有多工况特征的工业生产过程,多模型建模是一种有效的软测量建模方法.建模过程中,聚类方法、建模方法及融合方式都会对模型的精度产生影响.因此,提出一种改进自适应仿射传播聚类的多模型建模方法.首先,采用自适应仿射传播聚类算法确定偏置参数近似值,并用差分进化算法对偏置参数和阻尼系数进行局部范围内寻优,划分得到更优的子数据集;然后,建立各个高斯过程回归子模型;最后,对于新来的数据,利用贝叶斯融合方法自适应地计算出各子模型的权重,融合各子模型预测值得到最终的输出.通过对标准数据集和青霉素发酵过程数据的建模仿真,验证了所提方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐保国	江南大学物联网工程学院	277	2198	22.0	30.0
5	熊伟丽	江南大学物联网工程学院	119	960	17.0	25.0
9	葛祥振	江南大学物联网工程学院	3	5	2.0	2.0