【摘 要】
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针对电熔镁炉异常工况识别任务,在半监督学习框架下提出一种将电流与图像两类特征融合的解决方案.主要贡献为:使用多元图像分析(Multivariate image analysis, MIA)技术代替人眼,更为准确客观地对镁炉火焰进行特征提取;利用基于熵正则化(Entropy regularization, ER)的半监督学习框架,同时使用具有强互补性的生产图像与电流数据进行工况分类,从而弥补了基于单
【机 构】
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东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61991404,61833004)资助。
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针对电熔镁炉异常工况识别任务,在半监督学习框架下提出一种将电流与图像两类特征融合的解决方案.主要贡献为:使用多元图像分析(Multivariate image analysis, MIA)技术代替人眼,更为准确客观地对镁炉火焰进行特征提取;利用基于熵正则化(Entropy regularization, ER)的半监督学习框架,同时使用具有强互补性的生产图像与电流数据进行工况分类,从而弥补了基于单一特征分类的某些缺点;采用交叉熵方法 (Cross-entropy method, CEM)优化分类器目
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