[发明专利]焦炉火道温度的测量方法及系统

权利要求书

1.一种焦炉火道温度的测量方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)采集焦炉火道温度和蓄顶温度数据，并对温度数据进行预处理，得到有标记数据集L_|m|和无标记样本集U_|n|；

2)建立蓄热室温度和火道温度的关联性模型，从所述有标记数据集中随机重抽样两组有差异的子样本集，分别在两组子样本集上训练出线性回归模型，记为R₁和R₂；利用R₁和R₂在U_|n|集上进行协同训练得到第一阶段的模型f₁(x_k)；

3)计算f₁(x_k)在更新后的L_|m|里的所有误差，将所有误差作为新的输出，输入为原输入减去f₁的常数项；由新的输入和输出构成新样本集，在该样本集上采用带有径向基核函数的SVR训练出模型b₁和b₂分别为R₁和R₂的常数项；

4)由最小二乘法融合f₁(x_k)和得到最终模型，利用该最终模型预测焦炉火道温度；

第一阶段的模型f₁(x_k)的具体获取过程包括：

1)利用模型R₁计算U_|n|中所有样本的估计值；

2)从U_|n|中挑选标记置信度最大的无标记样本，将对应伪标记样本加入R₂的训练集L₂，重新训练R₂；标记置信度δ的计算公式如下：

；

其中R₁’(x_k)是将带估计值的样本(x_m+j，R₁(x_m+j))，即伪标记样本，加入L₁，得到L₁’，并在L₁’上重新训练得到的线性回归模型；

3)从U_|n|中剔除选出的标记置信度最大样本，得到新的无标记样本集U_|n|’；

4)利用R₂计算标记置信度，并挑选标记置信度最大的伪标记样本更新R₁的训练集L₁，并重新训练得到新的R₁；

5)重复步骤1)～4)，直到U_|n|’中无样本，或达到指定的迭代次数，停止训练，得到第一阶段的模型记为f₁(x_k)：f₁(x_k)＝0.5R₁(x_k)+0.5R₂(x_k)；

或者，

步骤2)中，第一阶段的模型f₁(x_k)的获取过程包括：

A)从U_|n|中挑选标记置信度最大的无标记样本，作为R₁的输入，计算出该样本的估计值作为伪标记，将伪标记样本加入R₂的训练集，重新训练得到更新后的R₂；

B)根据步骤A)更新R₁的训练集，得到新的R₁；

C)重复步骤A)和步骤B)，直至U_|n|中的样本全被标记完，或达到指定的迭代次数，停止训练，则第一阶段的模型f₁(x_k)为：

f₁(x_k)＝0.5R₁(x_k)+0.5R₂(x_k)；

其中，x_k＝(x_k1，x_k2，x_k3，x_k4，x_k5，x_k6)T，k＝1，...，m，...，m+n；x_k表示由6个蓄顶测温点温度组成的一个输入向量。