公开(公告)号：CN118690791B

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202411157823.5

申请日：2024-08-22

Applicant: 湘江实验室

Inventor： 陈晓红 ,  呙蕤 ,  侯海良 ,  陈洁 ,  许雅岚 ,  李俊杰

IPC: G06N3/0455 ,  G06N3/09

Abstract: 本申请涉及一种基于权值分块更新自编码器的多采样率软测量方法，采集并归一化处理工业过程中的历史数据；在训练集中，将采样率相同的过程变量作为一个组合，并按照采样率从高到低对多个组合进行排序，得到多采样率数据；构建权值分块更新自编码器，基于多采样率数据初步训练权值分块更新自编码器；在初步训练后的权值分块更新自编码器后端添加两层全连接神经网络，并通过带有质量变量的多采样率数据对其进行有监督调整，得到基于权值分块更新自编码器的多采样率软测量模型；将测试集中的过程变量输入至多采样率软测量模型，输出对应的质量变量估计值。该方法提高了多采样率数据的软测量性能，具有训练速度快，预测精度高的特点。

公开(公告)号：CN118690791A

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202411157823.5

申请日：2024-08-22

Applicant: 湘江实验室

Inventor： 陈晓红 ,  呙蕤 ,  侯海良 ,  陈洁 ,  许雅岚 ,  李俊杰

IPC: G06N3/0455 ,  G06N3/09

Abstract: 本申请涉及一种基于权值分块更新自编码器的多采样率软测量方法，采集并归一化处理工业过程中的历史数据；在训练集中，将采样率相同的过程变量作为一个组合，并按照采样率从高到低对多个组合进行排序，得到多采样率数据；构建权值分块更新自编码器，基于多采样率数据初步训练权值分块更新自编码器；在初步训练后的权值分块更新自编码器后端添加两层全连接神经网络，并通过带有质量变量的多采样率数据对其进行有监督调整，得到基于权值分块更新自编码器的多采样率软测量模型；将测试集中的过程变量输入至多采样率软测量模型，输出对应的质量变量估计值。该方法提高了多采样率数据的软测量性能，具有训练速度快，预测精度高的特点。