[发明专利]一种基于深度偏最小二乘模型的工业软测量方法有效
申请号: | 202110819243.8 | 申请日: | 2021-07-20 |
公开(公告)号: | CN113379002B | 公开(公告)日: | 2022-05-03 |
发明(设计)人: | 葛志强;孔祥印 | 申请(专利权)人: | 浙江大学 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01D21/02 |
代理公司: | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人: | 邱启旺 |
地址: | 310058 浙江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | 本发明提出了一种基于深度偏最小二乘模型的工业软测量方法。本发明结合非线性映射与PLS隐变量提取,提出了一种非线性偏最小二乘建模算法(NPLS)。NPLS在执行隐变量特征提取前先对训练数据中的自变量进行一次非线性映射将其映射到高维非线性特征空间,随后在高维空间建立非线性特征与因变量间的回归关系。NPLS能有效地解决非线性问题。此外,为了进一步拓展模型复杂度、提升其学习能力,本发明使用分层级联的模型架构将浅层的NPLS模型转换为深层的深度偏最小二乘模型(DPLS)。相比传统PLS,本发明提出的DPLS能够提取深度非线性特征,是一种有效且强大的工业软测量建模方法。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 深度 最小 模型 工业 测量方法 | ||
【主权项】:
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