基于混合虚拟样本生成的铈镨/钕组分含量预测

针对稀土萃取过程进行质量监控时,存在采集样本重复率高、有效数据少的小样本问题,提出一种基于混合虚拟样本生成的稀土萃取过程组分含量预测方法.首先,以萃取现场的小样本为基础,采用中点插值法生成虚拟样本输出数据,再根据随机配置网络(SCN)中隐含层与输出层、输入层与隐含层间的映射关系,生成虚拟样本输入数据;鉴于这些虚拟样本仅能在邻近点产生,采用结合遗传算法(GA)的多分布趋势扩散技术(MD-MTD)生成优化的虚拟样本集进行补充.依据数据合理性原则,将虚拟样本与真实小样本进行融合,建立基于SCN的组分含量预测模型.铈镨/钕萃取现场数据验证和对比实验分析表明,所提出的方法能有效解决小样本问题,适用于稀土萃取过程组分含量监控.