【摘 要】
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偏最小二乘(PLS)方法提取的主成分或者潜变量可能包含与质量数据矩阵Y无关的信息。作为PLS的替代方法,高效潜结构投影(EPLS)方法将过程数据空间分解为两个正交的子空间,并对质量无关部分进一步进行主元分析,使与Y无关的信息全部包含在残差中,保证信息提取的充分性和空间分解的完备性。考虑到工业过程中缺失数据的普遍性,提出一种基于迭代算法(IA)的EPLS(IA-EPLS)方法。该方法通过模型建立以及缺失数据估计的不断迭代完成EPLS建模:用估计的缺失数据建立EPLS模型,然后基于该EPLS模型重新估计缺失数
【机 构】
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江南大学物联网工程学院轻工过程先进控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61573169)。
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偏最小二乘(PLS)方法提取的主成分或者潜变量可能包含与质量数据矩阵Y无关的信息。作为PLS的替代方法,高效潜结构投影(EPLS)方法将过程数据空间分解为两个正交的子空间,并对质量无关部分进一步进行主元分析,使与Y无关的信息全部包含在残差中,保证信息提取的充分性和空间分解的完备性。考虑到工业过程中缺失数据的普遍性,提出一种基于迭代算法(IA)的EPLS(IA-EPLS)方法。该方法通过模型建立以及缺失数据估计的不断迭代完成EPLS建模:用估计的缺失数据建立EPLS模型,然后基于该EPLS模型重新估计缺失数
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