【摘 要】
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核偏最小二乘(KPLS)能够有效解决数据间的非线性问题并提高质量预测精度,在工业过程监测和质量预测中得到了广泛的应用.良好的KPLS质量预测模型要求核函数同时具备内插和外推
【机 构】
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宁波大学信息科学与工程学院,宁波315211
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核偏最小二乘(KPLS)能够有效解决数据间的非线性问题并提高质量预测精度,在工业过程监测和质量预测中得到了广泛的应用.良好的KPLS质量预测模型要求核函数同时具备内插和外推能力.然而,传统的单核核函数只能表现出其中一种能力.为了克服这一缺点,本文提出一种混合核KPLS方法用于非线性工业过程质量预测.然后,通过使用遗传算法对混合核函数参数及权重进行优化选取,提高质量预测精度.最后,通过使用田纳西-伊思曼过程的使用实例,说明了该方法的实用有效性.
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