【摘 要】
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针对复杂工业过程中有标签样本少,样本标记成本高等问题,提出一种基于概率选择的主动学习软测量建模方法。该方法首先采用主成分分析对无标签样本进行子空间集成;然后基于所有子学习器的输出,计算无标签样本的不确定度,从而对无标签样本进行信息评估,选取最有价值的样本进行人工标记;最后通过分析无标签样本和有标签样本的作用,引入训练集的性能指标完成对终止条件的设计。通过实际工业过程数据的应用仿真,验证了所提方法在
【机 构】
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江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122;江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122;江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室,江苏无锡214122
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针对复杂工业过程中有标签样本少,样本标记成本高等问题,提出一种基于概率选择的主动学习软测量建模方法。该方法首先采用主成分分析对无标签样本进行子空间集成;然后基于所有子学习器的输出,计算无标签样本的不确定度,从而对无标签样本进行信息评估,选取最有价值的样本进行人工标记;最后通过分析无标签样本和有标签样本的作用,引入训练集的性能指标完成对终止条件的设计。通过实际工业过程数据的应用仿真,验证了所提方法在减小标记代价的同时,还能够实现模型精度的提高。
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