检索结果-南通市图书馆

Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering 2021年第9期22卷 1234-1246页

作者： Yuxue XU Yun WANG Tianhong YAN Yuchen HE Jun WANG De GU Haiping DU Weihua LI College of Mechanical and Electrical Engineering China JiliangUniversityHangzhou 310018China Mechanical and Electrical EngineeringDepartment Zhejiang Tongji Vocational College of Science andTechnologyHangzhou 311231China Key Laboratory of Advanced ProcessControl for Light Industry(Ministry of Education) Institute ofAutomationJiangnan UniversityWuxi 214122China School ofElectrical Computer and Telecommunications EngineeringUniversity ofWollongongWollongongNSW 2522Australia

Soft sensors are widely used to predict quality variables which are usually hard to *** is necessary to construct an adaptive model to cope with process *** this study,a novel quality-related locally weighted soft sensing method is designed for non-stationary processes based on a Bayesian network with latent ***,a supervised Bayesian network is proposed where quality-oriented latent variables are extracted and further applied to a double-layer similarity meas-urement *** proposed soft sensing method tries to find a general approach for non-stationary processes via quality-related information where the concepts of local similarities and window confidence are explained in *** performance of the developed method is demonstrated by application to a numerical example and a debutanizer *** is shown that the proposed method outperforms competitive methods in terms of the accuracy of predicting key quality variables.

关键词： Soft sensor Supervised Bayesian network Latent variables locally weighted modeling Quality prediction

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