【摘 要】
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由于软测量技术中辅助变量间可能存在复杂的内在联系， 携带冗余信息， 最终给辅助变量选择和提高模型精度等方面带来诸多不利因素，针对此问题本文提出了一种基于负熵最大的快
【机 构】
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江南大学教育部轻工过程先进控制重点实验室, 江苏无锡 214122
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由于软测量技术中辅助变量间可能存在复杂的内在联系， 携带冗余信息， 最终给辅助变量选择和提高模型精度等方面带来诸多不利因素，针对此问题本文提出了一种基于负熵最大的快速独立分量分析(Fast-ICA)方法， 可以有效的消除辅助变量间的信息冗余现象， 得到相互独立的分量。再通过互信息分析各个分量和主导变量间的内在联系， 选择和主导变量联系较大的分量用于模型训练，并将其应用到苯酚(BF)浓度的软测量中。 仿真结果证明， 从经过ICA分解的独立分量中提取出样本特征并用于支持向量机模型(SVM)的训练， 可以有效的减少冗余信息的干扰， 提高软测量模型的估计精度和泛化能力。
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