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| 基于特征提取和极限学习机的软测量方法 | |
| 引用本文： | 严东,汤健,赵立杰. 基于特征提取和极限学习机的软测量方法[J]. 控制工程, 2013, 20(1) |
| 作者姓名： | 严东 汤健 赵立杰 |
| 作者单位： | 1. 中国人民解放军92941部队,辽宁葫芦岛,125001 2. 中国人民解放军92941部队,辽宁葫芦岛125001;东北大学自动化研究中心,辽宁沈阳110004 3. 东北大学自动化研究中心,辽宁沈阳,110004 |
| 基金项目： | 中国博士后自然科学基金，国家自然科学基金重点项目 |
| 摘 要： | 针对建模数据存在的高维、共线性等特征,以及常用的基于人工智能的建模方法存在的模型结构难以确定、学习速度慢等缺点,提出了由基于主元分析(PCA)的特征提取和基于优化极限学习机(OELM)的建模算法两部分组成的软测量方法.采用PCA消除输入变量间的共线性并降低输入变量维数,以提取的线性无关的独立变量作为软测量模型的输入,从而简化模型结构.采用集成极限学习机(ELM)与支持向量机(SVM)算法优点的OELM方法作为建模算法,避免了ELM模型的随机性和SVM模型求解的复杂性.将特征提取方法与OELM方法结合后,提高了软测量模型的训练速度和预测性能.采用所述方法,对混凝土抗压强度的软测量问题进行了实验研究,验证了所提方法的有效性.该方法同时可以应用于基于雷达、光电等高维数据的目标识别,具有广阔的应用前景. |
| 关 键 词： | 优化极限学习机 主元分析 特征提取 软测量 |
Soft Sensor Approach based on Feature Extraction and Extreme Learning Machines |
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| YAN Dong , TANG Jian , ZHAO LiJie. Soft Sensor Approach based on Feature Extraction and Extreme Learning Machines[J]. Control Engineering of China, 2013, 20(1) | |
| Authors: | YAN Dong TANG Jian ZHAO LiJie |
| Abstract: | |
| Keywords: | |
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