[发明专利]面向工业大数据的并行学习软测量建模方法

摘要

本发明公开了一种面向工业大数据的并行学习软测量建模方法，包括：S20，将样本数据划分为M块训练集，采用点增量算法与块增量算法相结合的随机配置网络并行学习策略，针对M块训练集同步建立并求取满足监督机制的候选隐层节点池；S30，在候选隐层节点池中基于残差最速下降原则选取最佳候选节点作为隐层增长节点添加到当前网络；S40，若当前网络的模型参数达到停止标准，则根据对应的模型参数确定软测量模型；S50，若当前网络的模型参数未达到停止标准，则根据当前隐层节点数更新下一次迭代中样本数据的分块数M，返回执行步骤S20，直至当前网络的模型参数达到停止标准，根据达到停止标准时的模型参数确定软测量模型。