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首页> 外文期刊>Journal of Computers >Variable Selection Method for Aluminum Electrolytic Process Based on FNN and RM in KPLS Feature Space
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Variable Selection Method for Aluminum Electrolytic Process Based on FNN and RM in KPLS Feature Space

机译：基于FNN和RM的KPLS特征空间的铝电解过程的可变选择方法

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—Selecting the process variables is an important prerequisite for establishing an accurate model of aluminum electrolytic process. A variable selection method is researched and proposed based on the False Nearest Neighbors (FNN) and Randomization Method (RM) (FR) in KPLS(Kernel Partial Least Squares) feature space. Firstly, the KPLS is employed to transform the original space to the PLS feature space; secondly, in the new feature space, the FNN is used to calculate the similarity measure of each variable which first is retained and then reset to zero for evaluateing the importance to the dependent variable; then, the RM is utilized to test the significance level of the importance for each variable in turn, so the redundant variables would be excluded; lastly, technical energy consumption model of aluminum electrolytic process is built to verify the presented method. The experimental results show that the method selects out the best process variables of aluminum electrolytic process. Therefore, the research provides a new method of the variable selection for metallurgical industrial processes.
机译：- 选择过程变量是建立铝电解过程精确模型的重要前提。基于KPLS（内核局部最小二乘）特征空间的错误最近邻居（FNN）和随机化方法（RM）（RM）（RM）（RM）（RM）（RM）（RM）（RM）来研究和提出变量选择方法。首先，采用KPLS将原始空间转换为PLS特征空间;其次，在新特征空间中，FNN用于计算首先保留的每个变量的相似度测量，然后重置为零，以便评估对从属变量的重要性;然后，RM用于测试每个变量的重要性的重要性水平，依次为每个变量的重要性级别，因此将被排除冗余变量;最后，建立了铝电解过程的技术能源消耗模型以验证所提出的方法。实验结果表明，该方法选择了铝电解过程的最佳过程变量。因此，该研究提供了一种新的冶金工业过程的变量选择方法。

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