我要投稿 查看投稿进度
学术期刊
在线客服
客服电话：400-188-5008
客服邮箱：service@ccnpub.com
投诉举报：feedback@ccnpub.com
人工客服

工作时间（9：00-18：00）
官方公众号

科技成果·全球共享

请选择 目标期刊

基于混合核KPLS的工业过程质量预测方法 下载：55 浏览：445

陈路 郑丹 童楚东 《天线研究》 2020年6期

摘要:
核偏最小二乘(KPLS)能够有效解决数据间的非线性问题并提高质量预测精度,在工业过程监测和质量预测中得到了广泛的应用。良好的KPLS质量预测模型要求核函数同时具备内插和外推能力。然而,传统的单核核函数只能表现出其中一种能力。为了克服这一缺点,本文提出一种混合核KPLS方法用于非线性工业过程质量预测。然后,通过使用遗传算法对混合核函数参数及权重进行优化选取,提高质量预测精度。最后,通过使用田纳西-伊思曼过程的使用实例,说明了该方法的实用有效性。
[1/1]
|<
<
1
>
>|
在线客服：：点击联系客服
联系电话：：400-188-5008
客服邮箱：：service@ccnpub.com
投诉举报：：feedback@ccnpub.com
人工客服

工作时间（9：00-18：00）
官方公众号

科技成果·全球共享