【摘 要】
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针对软测量方法实际应用中查询样本可能出现奇异点这一问题,提出一种带奇异点检测和补偿的高斯过程回归（Gaussian process regression,GPR）在线软测量方法。该方法首先对训练样
【机 构】
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江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室,江南大学物联网工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(21206053,21276111);江苏省“六大人才高峰”计划资助项目(2013-DZXX-043);江苏高校优势学科建设工程资助项目(PAPD)
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针对软测量方法实际应用中查询样本可能出现奇异点这一问题,提出一种带奇异点检测和补偿的高斯过程回归（Gaussian process regression,GPR）在线软测量方法。该方法首先对训练样本利用高斯过程回归方法进行建模,得到软测量模型;然后对新来查询样本采用改进拉依达准则进行奇异点检测,当新来查询样本被确定为奇异点时,利用辅助模型进行修补,然后再利用软测量模型对修补后查询样本点进行预测;否则,直接对新来查询样本点使用软测量模型进行预测,此方法能够有效确保新来查询样本点的有效性。通过对实际硫回收过程
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