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机器学习在软测量建模方面的若干利用

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毕业论文范文题目:机器学习在软测量建模方面的若干利用,论文范文关键词:机器学习在软测量建模方面的若干利用
机器学习在软测量建模方面的若干利用毕业论文范文介绍开始:
【论文摘要】:软测量技巧是当今过程检测跟过程把持技巧的研究热点,因为实际产业过程对象浮现出日益复杂、工况时变以及过程变量众多且存在重大的非线性等特点,基于多元线性回归实际的传统软测量模型越来越不适应高度非线性的复杂产业过程软测量建模。而机器学习实际的发展为复杂的实际产业过程建模提供了新方向,为了进步模型的泛化机能以及模型的鲁棒性,本文分辨从集成学习、部分学习跟概率核学习(略..)角度探讨了一些基于机器学习的软测量建模方法,重要研究工作如下:1、利用集成学习的思维,提出了一种改进的Adaboost.RT含混支撑向量回归机的集成算法,进步了单一支撑向量回归机的泛化才能。该集成算法把Adaboost.RT算法中样本权重函数作为FSVM的含混附属度函数,采取Adaboost.RT算法的迭代过程顺次构成一系列FSVM,并且利用上层SVM对底层(略..)FSVM输出进行优化集成。该算法利用于脱水塔出口苯酚含量的软测量建模中,产业仿真成果表明该集成算法可能改良回归模型的估计后果,进步模型的泛化机能。2、部分学习是机器学习范畴新的发展趋势,针对复杂产业过程的非线性、变量间的强相干性以及工况时变的特点,提出了一种基于部分KPLS特点提取的LSSVM建模方法。该方法通过属性加权的欧式间隔作为指标选取部分练习样本子集(本文此处忽略..),利用KPLS算法对该子集进行特点提取,而后利用LSSVM算法在线树破部分软测量模型。实验成果表明,该方法可能有效的实现特点提取,存在更好的推广才能跟猜测精度,该方法比基于全局KPLS特点提取的LSSVM模型跟未经特点提取的全局LSSVM模型存在更好的泛化才能。3、概率核学习机是机器学习范畴新的发展方向,本文提出一种基于仿射传播聚类跟高斯过程的多模型建模方法(本文此处忽略..),得到模型估计输出的同时还可能得到模型输出的相信区间。该方法定义了一种新的类似度使仿射传播聚类算法把样本数据按照不同的工作点进行聚类,获得的子聚类样本数据再分辨利用高斯过程树破相应的子模型,用“切换开关”方法组配合为终极模型的输出。将该建模方法利用到某双酚A反应釜出口丙酮含量的软测量建模中,仿真成果表明该方法存在较高的估计精度跟必定的实用价值。


以上为本篇毕业论文范文机器学习在软测量建模方面的若干利用的介绍部分。
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