【摘 要】
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针对多工况注塑过程的在线质量预测问题,考虑了过程数据高维、耦合、非线性等特点,采用拉普拉斯特征映射（LE）方法实现过程数据的非线性降维;在低维特征空间中采用Mean Shift聚
【机 构】
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南京航空航天大学自动化学院,浙江大学控制工程与科学系
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针对多工况注塑过程的在线质量预测问题,考虑了过程数据高维、耦合、非线性等特点,采用拉普拉斯特征映射（LE）方法实现过程数据的非线性降维;在低维特征空间中采用Mean Shift聚类算法完成样本的工况聚类,以便注塑过程的工况分析和知识挖掘;同时运用Mean Shift原理,提出一种新样本的在线工况识别方法;最后应用基于混合粒子群（PSO）参数寻优的偏最小二乘支持向量机（PLS-LSSVM）方法,建立了多工况注塑过程的产品质量软测量模型。实验结果表明,相较于PLS-LSSVM方法,本文方法的预测精度和泛化性能
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