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软测量模型的变量选择方法研究的任务书
一、研究背景
软测量模型是一种利用机器学习、统计学等方法，通过对实时、历史数据进行分析和处理，建立的对待测对象关键性能指标进行预测、监测和控制的模型。软测量模型不需要对待测对象进行改动或者干预，可以有效地实现工业过程的智能化管理和优化控制，已经成为了工业过程建模和智能化控制的热门研究领域。
在软测量模型构建的过程中，变量选择是一个关键的步骤。变量选择的好坏直接影响到软测量模型的准确性和可靠性。因此，对于变量选择方法的研究意义重大。
二、研究目的
本研究旨在深入探究软测量模型的变量选择方法，研究变量选择的准则和策略，发展新的变量选择算法，为实现工业过程的智能化管理和优化控制提供有力的支持。
三、研究内容
1.变量选择的常用准则和策略：对常用的变量选择准则和策略进行综合分析，探讨其优缺点。
2.基于信息增益的变量选择算法研究：分析信息增益的理论基础及计算方法，提出基于信息增益的变量选择算法，并进行实验验证。
3.基于贪心算法的变量选择算法研究：分析贪心算法在变量选择中的应用，提出基于贪心算法的变量选择算法，并进行实验验证。
4.基于遗传算法的变量选择算法研究：分析遗传算法在变量选择中的应用，提出基于遗传算法的变量选择算法，并进行实验验证。
5.变量选择算法的比较分析：将不同的变量选择算法进行比较分析，对不同算法的优缺点进行评价。
四、研究方法
本研究采用文献综述和实验研究相结合的方法，分别从理论和实践两个角度开展研究，具体方法如下：
1.文献综述：对已经发表的相关文献进行综合分析和总结，归纳出变量选择的一些常用准则和策略，并综合比较不同的变量选择算法。
2.实验研究：将提出的变量选择算法应用到软测量模型构建中，选取适当的数据集进行实验验证，对算法性能进行评估，并与其他算法进行比较分析。
五、研究意义
1.对工业过程中实现智能化管理和优化控制具有重要意义。
2.可为软测量模型中变量选择算法的研究提供新的思路和方法。
3.可为其他关于工业过程建模和智能化控制的研究提供有力的支持和参考。
六、预期结果
1.归纳总结变量选择的一些常用准则和策略，提出新的变量选择算法。
2.通过实验验证，评估不同的变量选择算法的性能，并进行比较分析。
3.实现基于软测量模型的工业过程智能化管理和优化控制。
七、研究进度安排
本次研究计划三个月完成，进度安排如下表所示：
|时间节点|研究任务|
|---------|----------------------------------|
|第1个月|变量选择的常用准则和策略的综述分析|
|第2个月|基于信息增益、贪心算法、遗传算法的变量选择算法研究|
|第3个月|变量选择算法的比较分析、实验验证和成果撰写|
八、参考文献
1.徐口平,等.软测量模型中变量选择算法综述[J].电子学报,2018,46(10):2366-2375.
2.刘梦馨,等.基于信息增益的变量选择算法综述[J].光电子•激光,2019,30(5):431-436.
3.陈宇,等.基于贪心算法的特征选择方法研究[J].南京师范大学学报(自然科学版),2018,41(4):145-149.
4.任晴晴,等.基于遗传算法的变量选择算法研究[J].计算机应用,2019,39(4):975-981.