【摘 要】
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针对复杂工业过程中存在的数据非线性的问题,对基于数据局部特征的回归模型构建和软测量建模方法进行研究.基于邻 域保持嵌入（NPE）算法思想,利用数据间局部关系特征,建立多目标
【机 构】
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云南电网有限责任公司丽江供电局,云南大学信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61540070）、云南省教育厅科学研究基金资助项目（2015Y019）、云南省科技计划应用基础研究基金资助项目（2014FB112）
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针对复杂工业过程中存在的数据非线性的问题,对基于数据局部特征的回归模型构建和软测量建模方法进行研究.基于邻 域保持嵌入（NPE）算法思想,利用数据间局部关系特征,建立多目标的回归优化函数,提出了基于局部的数据回归（ LDR）算法.该方 法基于数据的局部关系和邻域特征,在保留输入数据和输出数据局部特征的同时,获取数据间的最大相关关系.通过数据低维潜变 量获取数据的回归关系,并建立软测量预测模型.将模型应用于工业案例中,预估产品的质量和难以在线测量的关键变量.脱丁烷 塔的案例研究证明了所提出的方法在变量预测方
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