文献类型：期刊文章

作　　者：李太福[1] 苏盈盈[1] 易军[1] 姚立忠[2] 徐敏[1]

机构地区：[1]重庆科技学院电气与信息工程学院,重庆401331 [2]西安石油大学电子工程学院,西安710065

出　　处：《仪器仪表学报》

基　　金：国家自然科学基金项目(61174015;51075418);重庆市自然科学基金项目(CSTC2012JJA9011);重庆市教委科学技术研究(KF121410);重庆科技学院校内科研基金项目(CK2011B04;CK2011Z01)资助

年　　份：2013

卷　　号：34

期　　号：4

起止页码：736-742

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CAS、CSCD、CSCD2013_2014、EI(收录号：20132116362834)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对软传感器建模过程中辅助变量通常是多因素的混杂信号,在原始特征空间很难进行原始特征约简的问题,提出一种结合独立成分分析(ICA)和虚假最近邻点法(FNN)的原始特征选择法。利用独立成分分析法(ICA)将原始特征空间的混杂信号映射到新的独立特征子空间;然后再利用FNN计算每个原始特征剔除前后在独立特征子空间里的相似性测度,进而判断它对主导变量的影响能力,由此选择出原始特征。仿真结果表明,该方法具有优秀的原始特征选择能力。因此,该研究为选择出软传感器模型的原始特征提供了新方法。

关 键 词：软传感器 特征子空间 独立成分分析  虚假最近邻点法  特征选择  

分 类 号：TP273]