[发明专利]基于半监督学习的软测量方法

摘要

一种基于半监督学习的软测量方法，首先，在工业过程数据和半监督学习基础上，利用图拉普拉斯对样本空间几何结构的信息进行估计构造高斯过程回归中的协方差矩阵；然后，引入未标记样本构建一个半监督核，并将其整合到高斯过程回归中，构造基于半监督的软仪表，软仪表中的关键参数可以由交叉验证方式确定；最后，基于滚动时间窗的方式，实现软仪表的在线更新。本发明所公开的软测量方法，解决常规的软仪表和软测量方法中存在的不足和缺陷，通过将半监督学习引入到在线过程回归中，建立一种基于半监督核的在线高斯过程回归方法，利用标记样本和未标记样本来建立软仪表，来达到更好的预测效果。

主权项

一种基于半监督学习的软测量方法，其特征在于，首先在工业过程数据和半监督学习基础上，利用图拉普拉斯对样本空间几何结构的信息进行估计构造高斯过程回归中的协方差矩阵；然后引入未标记样本构建一个半监督核，并将其整合到高斯过程回归中，构造基于半监督的软仪表，软仪表中的关键参数可以由交叉验证方式确定；最后，基于滚动时间窗的方式，实现软仪表的在线更新。