文献类型：期刊文章

作　　者：熊伟丽[1,2] 葛祥振[1] 徐保国[1]

机构地区：[1]江南大学物联网工程学院自动化研究所,江苏无锡214122 [2]江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室,江苏无锡214122

出　　处：《信息与控制》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61773182);江苏省"六大人才高峰"计划资助项目(2013-DZXX-043);江苏高校优势学科建设工程资助项目(PAPD)

年　　份：2018

卷　　号：47

期　　号：2

起止页码：239-246

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2017_2018、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对具有高维度、多工况特性的工业生产过程,提出一种改进仿射传播聚类(AP)的多模型软测量建模方法.首先,采用主成分分析方法和差分进化算法对传统的仿射传播聚类算法进行改进,使算法可以避免冗余信息影响的同时,还可以实现参数的寻优,得到全局最优的子数据集;然后,基于高斯过程回归建立各局部预测模型;最后,对于新来的样本,利用预测方差计算其隶属于各局部模型的后验概率,以此为权重对各局部模型进行融合,得到最终的预测输出.通过对两个标准数据集和污水处理过程数据的仿真,验证了所提方法的有效性.

关 键 词：多模型  主成分分析 仿射传播聚类 高斯过程回归  预测方差  

分 类 号：TP311.13]