【摘 要】
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核偏最小二乘(KPLS)在工业过程监测和质量预测中得到了广泛的应用,核函数和核参数的选取对KPLS质量预测结果有重要影响.然而,如何选择核函数类型和核参数一直是该方法应用的瓶颈.针对以上问题,提出一种改进遗传算法的核函数优化方法.该方法将核的种类及核参数作为优化的决策变量,以均方根误差为目标,分别从编码方案、遗传策略、适应度函数优化、交叉和变异算法等方面进行设计,以保证核函数种类的多样性,利用2折交叉验证法对训练结果进行验证.以田纳西-伊斯曼过程(TE)与MATLAB结合进行仿真实验,仿真结果表明,该方法
【机 构】
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宁波大学信息科学与工程学院,浙江宁波315211
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核偏最小二乘(KPLS)在工业过程监测和质量预测中得到了广泛的应用,核函数和核参数的选取对KPLS质量预测结果有重要影响.然而,如何选择核函数类型和核参数一直是该方法应用的瓶颈.针对以上问题,提出一种改进遗传算法的核函数优化方法.该方法将核的种类及核参数作为优化的决策变量,以均方根误差为目标,分别从编码方案、遗传策略、适应度函数优化、交叉和变异算法等方面进行设计,以保证核函数种类的多样性,利用2折交叉验证法对训练结果进行验证.以田纳西-伊斯曼过程(TE)与MATLAB结合进行仿真实验,仿真结果表明,该方法能寻找到最优核函数以及其核参数,具有很好的稳定性和一致性.
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