【摘要】：單一模型一般難以表達(dá)復(fù)雜的生產(chǎn)過程特性,在軟測(cè)量應(yīng)用中往往容易使模型的估計(jì)精度低、泛化性能差.提出一種基于自適應(yīng)模糊高斯核聚類的概率加權(quán)多模型融合方法,利用高維空間內(nèi)樣本的分散性來確定聚類中心,能取得最佳聚類效果.根據(jù)貝葉斯后驗(yàn)定律進(jìn)行多模型融合,使總模型輸出更具合理性.該方法不僅克服了單模型預(yù)測(cè)的局限性,同時(shí)對(duì)傳統(tǒng)多模型融合方法做了一些改進(jìn),提高了過程估計(jì)的精度.
[Abstract]:It is difficult for a single model to express the characteristics of complex production process. In soft sensor applications, the estimation accuracy of the model is low and the generalization performance is poor. A probabilistic weighted multi-model fusion method based on adaptive fuzzy Gao Si kernel clustering is proposed. The best clustering effect can be obtained by using the dispersion of samples in high dimensional space to determine the clustering center. According to Bayesian posteriori law, multiple models are fused to make the total model output more reasonable. This method not only overcomes the limitation of single model prediction, but also improves the traditional multi-model fusion method and improves the accuracy of process estimation.
【作者單位】： 江南大學(xué)輕工過程先進(jìn)控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61273070) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)基金(JUSRP51510)資助
【分類號(hào)】：O159;TQ063

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本文編號(hào)：2343619