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基于蒙特卡洛交叉验证的多个软测量算法集群建模方法

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摘要

本发明公开了一种基于蒙特卡洛交叉验证的多个软测量算法集群建模方法，对模型集群分析方法的模型评价方面和离群值查找方面进行了系统的应用，尝试构造一个在模型集群分析方法框架下的集成学习系统。在离群值查找方面，采用基于模型集群分析方法的蒙特卡洛交叉验证算法，在剔除离群值后，选择多种软测量算法对工业过程进行建模，再对各软测量算法的预测结果进行集成。在模型评价方面，通过产生大数量训练集群，消除训练集的选择对于模型评价结果的影响，提高数据的多样性。相比目前的其他方法，本发明通过剔除离群值，提高了预测的精确度，从统计学的角度分析各个算法在剔除离群值前后的整体预测效果的变化。

著录项

  • 公开/公告号CN106897774B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-01-18

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江大学;

    申请/专利号CN201710056647.X

  • 发明设计人 葛志强;陆建丽;

    申请日2017-01-25

  • 分类号G06N7/00(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构33200 杭州求是专利事务所有限公司;

  • 代理人邱启旺

  • 地址 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号

  • 入库时间 2022-08-23 10:23:49

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-01-18

    授权

    授权

  • 2017-07-21

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06N7/00 申请日:20170125

    实质审查的生效

  • 2017-07-21

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06N 7/00 申请日:20170125

    实质审查的生效

  • 2017-06-27

    公开

    公开

  • 2017-06-27

    公开

    公开

  • 2017-06-27

    公开

    公开

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