【摘 要】
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对于具有非高斯特性的时变工业过程,一般的软测量方法建立的模型很难满足精度要求。为有效解决上述问题,提出一种基于贝叶斯高斯混合模型(BGMM)的即时学习软测量建模方法。对
【机 构】
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江南大学物联网工程学院自动化研究所; 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61773182);国家重点研发计划子课题(2018YFC1603705-03)
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对于具有非高斯特性的时变工业过程,一般的软测量方法建立的模型很难满足精度要求。为有效解决上述问题,提出一种基于贝叶斯高斯混合模型(BGMM)的即时学习软测量建模方法。对于给定的训练样本集,利用贝叶斯信息准则对高斯混合模型的成分个数进行优化;对于新的测试样本,利用BGMM相似度准则从训练样本中找出与之最相似的一组样本建立高斯过程回归模型;用该模型对测试样本进行预测。通过脱丁烷塔塔底丁烷浓度的软测量建模仿真,验证了所提方法的有效性。
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