[发明专利]一种基于变分贝叶斯反馈优化的配料优化方法

权利要求书

1.一种基于变分贝叶斯反馈优化的配料优化方法，其特征在于，包括：

S1、根据锌精矿的上一轮配料过程的化验值建立分布参数优化模型：

z＝X1·w+X2·λ+ε，

其中，z为化验值，包括M个一次反馈的配比；X1为服从正态分布的配比，维度为N1，w为服从正态分布的成分；X2为服从对数正态分布的配比，维度为N2，λ为服从正态分布的成分LN(e,f)，噪声ε服从N(0,τ)的正态分布，τ服从伽马分布Ga(a₀,b₀),正态分布w的方差θ服从伽马分布Ga(c₀,d₀)，e、f分别为正态分布λ的均值和方差，τ为正态分布ε的方差，a₀、b₀为伽马分布τ的伽马参数，c₀、d₀为伽马分布θ的伽马参数；且其中，

则z的分布为：z|w,λ,τ～N(z|X1·w+X2·λ,τ^-1I_M)；

w_j～N(w_j|v_j,θ_j^-1),j＝1,2,…,N1；

λ_j～LN(λ_j|e_j,f_j),j＝1,2,…,N2；

I_M为M阶单位矩阵，w_j、λ_j、v_j、θ_j、e_j、f_j为对应向量中的第j个值，D(f)表示diag(f)；

S2、通过变分贝叶斯方法优化所述分布参数；

根据变分贝叶斯方法的优化目标：

再根据所述分布参数优化模型的联合概率密度函数，得到最优变分后验概率分布，即优化后的分布参数；

S3、将所述优化后的分布参数代入非线性机会约束规划模型获得优化配比，作用于配料过程；

S4、并将新一轮的化验值反馈给所述分布参数优化模型，返回步骤S1。

2.根据权利要求1所述的基于变分贝叶斯反馈优化的配料优化方法，其特征在于，所述分布参数优化模型的联合概率密度函数：

3.根据权利要求1所述的基于变分贝叶斯反馈优化的配料优化方法，其特征在于，所述优化得到的后验概率分布为：

q(w)＝N(w|v,ψ)

q(τ)＝Gamma(τ|a,b)

q(θ_j)＝Gamma(θ_j|c_j,d_j),j＝1,…N1.

q(λ_j)＝LN(λ|e_j,f_j),j＝1,2,…N2

其中，

ψ^*＝(a/b*X1^T*X1+D(c/d))^-1

v^*＝ψ^**(a/b*X1^T*(z-X2*exp(e+f/2))+D(c/d)*v)

其中可以通过最大后验概率获得，v、ψ分别为正态分布w优化后的均值和方差，a、b为伽马分布τ优化后的伽马参数，c_j、d_j为伽马分布θ_j的伽马参数，e_j、f_j分别为正态分布λ_j的均值和方差，上标*表示对应参数的更新值，ψ_jj为对角矩阵ψ第j行j列的值，公式E[.]表示均值。