【摘 要】
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针对PX氧化过程中4-CBA含量无法在线测量的问题，提出了一种基于双阈值更新样本权重的AdaBoost算法，该算法以BP神经网络作为弱学习器，采用轮盘赌方法根据样本权重在训练样本集中
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针对PX氧化过程中4-CBA含量无法在线测量的问题，提出了一种基于双阈值更新样本权重的AdaBoost算法，该算法以BP神经网络作为弱学习器，采用轮盘赌方法根据样本权重在训练样本集中选择部分样本训练弱学习器，采用上一轮弱学习器的训练相对误差绝对值来更新所有训练样本的权重，在此基础上，用双阈值对样本误差范围进行划分，然后用不同的权重因子与原来的样本权值相乘实现样本权值的二次更新。该过程降低了含有大误差的样本的权值，增加了较大误差的样本的权值，从而减小了在下一轮训练过程中选到异常样本的概率。分别采用5种不同的
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