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一种基于隐变量的贝叶斯网络复杂工业过程软测量方法

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本发明公开了一种基于隐变量的贝叶斯网络复杂工业过程软测量方法。该方法充分发挥贝叶斯网络和局部加权学习的优势，通过隐变量计算待预测在线样本与对应训练样本的全局相似度对原始数据加权，将加权后的数据输入贝叶斯网络进行预测，实现复杂非平稳工业过程的自适应软测量。本发明针对复杂工业过程的时变特性，在有监督地训练贝叶斯网络的基础上，引入基于隐变量的相似度计算和加权，缓解了模型过拟合现象，提高了预测精度，为复杂化工生产过程中与生产安全、生产质量和生产效率密切相关的质量变量的软测量建模提供了方法支持。

著录项

公开/公告号CN111650894A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-09-11

原文格式PDF
申请/专利权人中国计量大学;
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申请/专利号CN202010253024.3
发明设计人徐玉雪;王云;何雨辰;
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申请日2020-04-02
分类号G05B19/418(20060101);
代理机构
代理人
地址 310018 浙江省杭州市下沙高教园区学源街258号
入库时间 2023-06-19 08:14:27

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-12-23

发明专利申请公布后的视为撤回 IPC(主分类):G05B19/418 专利申请号:2020102530243 申请公布日:20200911

发明专利申请公布后的视为撤回

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