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基于过程神经网络的稀疏数据过程建模方法
被引量:
8
1
作者
关守平
吕欣
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第11期2893-2896,共4页
针对一类因检测困难而导致检测数据稀少的连续工业过程,提出了基于离散Walsh变换的过程神经网络建模方法。在对稀疏样本数据进行预处理的基础上,采用递推式非邻均值生成法对样本数据进行扩充,以此建立可产生任意密集预测数据的过程神经...
针对一类因检测困难而导致检测数据稀少的连续工业过程,提出了基于离散Walsh变换的过程神经网络建模方法。在对稀疏样本数据进行预处理的基础上,采用递推式非邻均值生成法对样本数据进行扩充,以此建立可产生任意密集预测数据的过程神经网络模型,并采用在线滚动学习的方法进一步提高所建立的预测模型的精度。以味精发酵过程菌体浓度预测为例,验证了所建立的过程神经元网络预测模型可以得到非常高的预测精度。
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关键词
稀疏数据过程
过程
神经网络
数据
预处理
滚动学习
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职称材料
题名
基于过程神经网络的稀疏数据过程建模方法
被引量:
8
1
作者
关守平
吕欣
机构
东北大学教育部流程工业综合自动化重点实验室
出处
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第11期2893-2896,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60574050)
文摘
针对一类因检测困难而导致检测数据稀少的连续工业过程,提出了基于离散Walsh变换的过程神经网络建模方法。在对稀疏样本数据进行预处理的基础上,采用递推式非邻均值生成法对样本数据进行扩充,以此建立可产生任意密集预测数据的过程神经网络模型,并采用在线滚动学习的方法进一步提高所建立的预测模型的精度。以味精发酵过程菌体浓度预测为例,验证了所建立的过程神经元网络预测模型可以得到非常高的预测精度。
关键词
稀疏数据过程
过程
神经网络
数据
预处理
滚动学习
Keywords
sparse data process
process neural network
data pretreatment
rolling learning
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于过程神经网络的稀疏数据过程建模方法
关守平
吕欣
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
8
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