基于KIsomap特征提取的软测量建模方法

来源 :计算机与应用化学 | 被引量 : 20次 | 上传用户:chuanjie_zheng
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来自化工生产过程的数据大多具有非线性和高维性,对数据进行特征提取是软测量建模过程的必要环节。流形学习作为一种非线性维数约简方法,可以获得高维数据在低维空间的嵌入。针对流形学习中的等距映射法(Isomap)鲁棒性差、拓扑稳定性不好等缺点,通过常数偏移的方法构造核矩阵,形成核等距映射法(KIsomap),提高了Isomap算法的鲁棒性和拓扑稳定性。运用一种将K近邻与ε-半径法相结合的方法构造邻域图,基于核等距映射法(KIsomap)对数据进行特征提取,并建立高斯过程回归软测量模型,提高了模型的泛化能力与
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