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基于PCA-ANN组合学习方法建立PTA粒度模型

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针对精对苯二甲酸(PTA)生产过程中影响PTA粒度的因素多且复杂,采用了主元分析方法(PCA)提取方差最大的几个成分作为神经网络(ANN)的输入,消除干扰因素的影响,建立PCA-ANN粒度模型.为了进一步提高PCA-ANN粒度模型的预测精度,提出了性能优良的加权组合学习方法,形成基于PCA-ANN的加权组合模型.组合模型能通过对多个不同PCA-ANN粒度模型的预测结果进行自适应加权,最终获得具有良好预测精度的结果.

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来源
《第14届中国过程控制会议暨第3届全国技术过程的故障诊断与安全性学术会议》|2003年|266-269|共4页
会议地点张家界
作者
王翰卿; 颜学峰; 钱锋;
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作者单位

中国自动化学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类人工智能理论;
关键词
对苯二甲酸; 粒度; 主元分析; 神经网络; 组合学习;

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