[发明专利]使用三维PARETO-FRONT遗传规划开发的推理传感器

权利要求书

1、一种开发预测算法的方法，所述预测算法用于基于多个输入变量来预测至少一个输出变量，所述方法包括：

获得代表物理、化学或者生物过程的第一数据集合，所述第一数据集合包括所述至少一个输出变量的第一集合测量以及所述输入变量的相应第一集合测量；

使用应用至少三个适合度准则的遗传规划技术，对多个候选算法进行进化，所述至少三个适合度准则包括：精确性准则，用于评估每一个候选算法基于所述输入变量的所述相应第一集合测量来预测所述至少一个输出变量的所述第一集合测量的能力；复杂度准则，用于评估每一个候选算法的复杂度；以及平滑性准则，用于评估每一个候选算法的非线性；以及

选择所述候选算法之一，作为所述预测算法。

2、根据权利要求1所述的方法，其中所述物理、化学或者生物过程是工业过程。

3、根据权利要求1所述的方法，其中所述至少一个输出变量涉及排放监视。

4、根据权利要求1所述的方法，其中所述至少一个输出变量是物理属性、化学属性、机械属性、材料属性或者生物属性。

5、根据权利要求1所述的方法，其中对于所述三个适合度准则，所述预测算法是所述候选算法中最优的。

6、根据权利要求1所述的方法，其中选择所述候选算法之一作为所述预测算法包括：

确定所述候选算法中的哪一个位于针对所述三个适合度准则的三维Pareto-front上，以获得多个Pareto-front算法。

7、根据权利要求6所述的方法，其中选择所述候选算法之一作为所述预测算法还包括：

应用至少一个附加选择准则，以从所述多个Parato-front算法中选择所述预测算法。

8、根据权利要求1所述的方法，还包括：

获得代表所述物理、化学或者生物过程的第二数据集合，所述第二数据集合包括所述至少一个输出变量的第二集合测量以及所述输入变量的相应第二集合测量；以及

使用所述第二数据集合来测试所述预测算法。

9、根据权利要求8所述的方法，其中使用所述第二数据集合来测试所述预测算法包括：

评估所述预测算法的下述能力：基于所述输入变量的所述相应第二集合测量、预测所述至少一个输出变量的所述第二集合测量的能力。

10、一种监视物理、化学或者生物过程的方法，所述方法包括：

确定所述物理、化学或者生物过程的多个可测量参数的当前值；

向推理传感器提供所述当前值，所述推理传感器被配置为使用至少一个预测算法，所述至少一个预测算法基于所述可测量参数来预测所述物理、化学或者生物过程的附加参数，所述至少一个预测算法是已经在精确性、复杂度和平滑性方面经过优化的；以及

所述推理传感器使用所述至少一个预测算法，以基于所述可测量参数的所述当前值，来确定所述附加参数的推理值。

11、根据权利要求10所述的方法，其中确定所述物理、化学或者生物过程的多个可测量参数的当前值包括：

使用硬件传感器来测量所述可获得参数中的至少一个。

12、根据权利要求10所述的方法，其中所述过程是工业过程。

13、根据权利要求12所述的方法，还包括：

基于所述附加参数的所述推理值来控制所述工业过程。

14、根据权利要求13所述的方法，其中基于所述附加参数的所述推理值来控制所述工业过程包括：

将所述推理值与预设值进行比较。

15、根据权利要求10所述的方法，其中所述附加参数是物理属性、化学属性、机械属性、材料属性或者生物属性。

16、根据权利要求10所述的方法，还包括：

使用向所述可测量参数的历史值和所述附加参数的历史值应用的遗传规划技术，来开发所述至少一个预测算法，所述历史值是已经针对所述物理、化学或者生物过程而预先获得的。

17、根据权利要求16所述的方法，其中所述可测量参数的所述历史值定义第一范围，并且所述可测量参数的所述当前值的至少一个子集在所述第一范围之外。