【摘 要】
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在不同工业领域的应用中软测量是很有价值的工具，例如石油化工厂、冶金领域、发电厂、造纸厂、食品加工、核电站、城市和工业污染监测，等等。他们被用于解决不同的问题，例如假设
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在不同工业领域的应用中软测量是很有价值的工具，例如石油化工厂、冶金领域、发电厂、造纸厂、食品加工、核电站、城市和工业污染监测，等等。他们被用于解决不同的问题，例如假设分析、工业控制的实时预测、测量仪器的检验和故障诊断。本文结合氧化铝生产工艺知识，对软测量设计进行了深入的研究，并对软测量技术在实际工业过程中的应用进行了探讨和实践。本文的主要研究工作如下：
(1)提出将基于核主元分析(KPCA)与支持向量回归(SVR)相结合的软测量建模方法应用于苛性比值与溶出率的检测。该方法通过KPCA提取包含辅助变量间高阶信息的特征主元，然后使用SVR建立特征主元和主导变量之间的回归模型。分析KPCA-SVR模型结构和数据在其内部的转换关系。
(2)在线性关系残差分析基础上提出基于v-支持向量回归的异常值检测方法。支持向量回归中的结构风险函数以及KKT条件为异常值检测提供了几点条件：(a)它并不倾向于消除个别大的回归误差，而是从整体上考虑回归曲线的平滑性；因此，异常值与回归函数之间的距离将是显著的，容易观测。(b)有了ε不敏感区域，回归数据被划分成支持向量和非支持向量，而支持向量又被分成边界支持向量和非边界支持向量。非支持向量和非边界支持向量都位于ε不敏感区域以内，只有边界支持向量才可能位于ε不敏感区域以外。(c)支持向量机经过训练调整系数C的值可以抑制异常值影响。
(3)在自联想神经网络的基础上提出基于核主元分析(KPCA)和RBF神经网络的数据协调方法。此技术可应用于在线数据协调。
(4)在理论与实践的基础上提出完整的软测量设计步骤，在模型检验和模型校正方面也做了一定的研究。在模型检验方面应用模型残差图分析和关联性分析，在氧化铝溶出苛性比值与溶出率的测量中得以实践，得到较为满意的软测量模型。
(5)对氧化铝拜耳法过程和管道化溶出理论、生产工艺作了深入分析，应用KPCA-SVR建立苛性比值与溶出率软测量模型。
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