一种基于半监督集成学习的软测量建模对脱丁烷塔底丁烷浓度进行预测的方法
专利号：2018104009427专利权维持
申请日：
2018-04-28
发布日期：2022-10-14
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专利摘要
本发明公开了一种基于半监督集成学习的软测量建模方法，属于复杂工业过程建模和软测量领域。用于有标签样本数量较少的化工过程。该方法是一种基于半监督的在线预测策略。采用Bagging算法将无标签样本集划分为三个子样本集，并采用有标签样本训练三个回归模型；然后，基于一种置信度指标对无标签样本计算其相应的指标值，选择满足置信度要求的无标签样本进行标记，并将此标记后的样本添加到对应的有标签子样本集；最后，对扩充后的三个有标签数据集建立高斯过程回归模型，采用加权方法对结果进行融合。能够有效的利用化工过程中的无标签样本信息，实现对关键变量进行精确预测，从而提高产品质量，降低生产成本。
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