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提出了一种利用具有不同采样率的过程数据建立软测量模型的方法。本文采用主成分分析技术对过程数据降维,然后用降维后的数据训练神经网络,建立软测量模型。通过仿真证明,该软测量模型结构简单,获得了过程输出变量在非采样时刻的估计值。
基于多采样率数据的软测量模型
【摘 要】
：
提出了一种利用具有不同采样率的过程数据建立软测量模型的方法。本文采用主成分分析技术对过程数据降维,然后用降维后的数据训练神经网络,建立软测量模型。通过仿真证明,该软测量模型结构简单,获得了过程输出变量在非采样时刻的估计值。
【机 构】
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东北大学信息学院,东北大学信息学院 沈阳110004,沈阳110004
【出 处】
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系统仿真学报
【发表日期】
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2001年S1期
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