公开(公告)号：CN118690792B

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202411159541.9

申请日：2024-08-22

Applicant: 湘江实验室

Inventor： 陈晓红 ,  王琢妍 ,  侯海良 ,  陈洁 ,  李世玲 ,  贺嘉鑫

IPC: G06N3/0455 ,  G06N3/06 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请涉及一种基于特性正则化堆叠自编码器的多输出软测量方法，收集并归一化处理工业生产过程数据；训练集根据质量变量的采样率不同构建多输出特性学习训练集；将多输出特性学习训练集输入至特性正则化堆叠自编码器，计算出隐含特征；计算隐含特征与质量变量的平均斯皮尔曼系数；基于平均斯皮尔曼系数计算出特性正则化目标函数，更新特性正则化堆叠自编码器的网络参数，得到深度共性特征；基于深度共性特征训练多输出特性学习网络，得到基于特性正则化堆叠自编码器的多输出软测量模型；将测试集中的过程变量输入至多输出软测量模型，输出过程变量对应的多输出质量变量的预测值。该方法可以提高工业过程多采样率多输出过程质量变量的预测准确度。

公开(公告)号：CN118690792A

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202411159541.9

申请日：2024-08-22

Applicant: 湘江实验室

Inventor： 陈晓红 ,  王琢妍 ,  侯海良 ,  陈洁 ,  李世玲 ,  贺嘉鑫

IPC: G06N3/0455 ,  G06N3/06 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请涉及一种基于特性正则化堆叠自编码器的多输出软测量方法，收集并归一化处理工业生产过程数据；训练集根据质量变量的采样率不同构建多输出特性学习训练集；将多输出特性学习训练集输入至特性正则化堆叠自编码器，计算出隐含特征；计算隐含特征与质量变量的平均斯皮尔曼系数；基于平均斯皮尔曼系数计算出特性正则化目标函数，更新特性正则化堆叠自编码器的网络参数，得到深度共性特征；基于深度共性特征训练多输出特性学习网络，得到基于特性正则化堆叠自编码器的多输出软测量模型；将测试集中的过程变量输入至多输出软测量模型，输出过程变量对应的多输出质量变量的预测值。该方法可以提高工业过程多采样率多输出过程质量变量的预测准确度。