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基于深度学习的半监督软测量建模方法的任务书
一、研究背景及意义
在工业生产中，软测量建模已经成为了一种较为常用的方法，该方法可以通过对过程数据进行分析和处理，建立与过程变量之间的关系模型，从而实现对过程进行监测和控制。自然界和工业过程中的大多数变量都是难以直接测量的，例如，温度、压力、速度等。因此，需要通过测量一些与这些变量相关的易于获取的变量来推断这些难以测量的变量，这种方式就被称为软测量。
目前，在软测量中应用最为广泛的方法是监督学习算法，该算法需要大量标记数据进行训练，然而，在实际应用中，由于采样成本高昂、人工标注费时费力等原因，获取大量标记数据的难度较高，进而影响了软测量模型的精度和鲁棒性，因此需要采用半监督学习算法完成软测量模型构建。
近年来，随着深度学习的兴起，基于深度学习的半监督学习算法在软测量建模领域中逐渐展现出优势。深度学习可以利用丰富的数据信息和自动特征提取的能力来优化软测量模型的准确性和鲁棒性，同时可以利用少量标记数据和大量无标记数据来完成模型构建，降低了成本。
因此，本次研究将探讨基于深度学习的半监督软测量建模方法，旨在提高软测量模型的建模精度和鲁棒性，为工业生产提供更加可靠的监测和控制手段。
二、研究内容及方法
1.研究内容
(1)研究半监督学习算法的基本原理和模型构建方法；
(2)研究深度学习技术在软测量建模中的应用，并分析其优缺点；
(3)探讨基于深度学习的半监督软测量建模方法的实现步骤；
(4)构建基于深度学习的半监督软测量模型，并对比不同方法的性能。
2.研究方法
(1)研究半监督学习算法的基本原理和模型构建方法，掌握半监督学习中常用的几种算法；
(2)研究深度学习技术，包括多层感知器、深度信念网络和自动编码器等，并分析其在软测量建模中的优缺点；
(3)借助Python语言和深度学习框架TensorFlow等工具，实现基于深度学习的半监督软测量建模方法；
(4)挑选代表性的数据集进行实验，评估不同方法的性能并对比分析。
三、进度安排及预期成果
1.进度安排
第1-2周：阅读相关文献，熟悉半监督学习和深度学习的基本原理；
第3-4周：实现基于半监督学习算法的软测量模型构建；
第5-6周：研究深度学习技术在软测量建模中的应用，实现基于深度学习的软测量模型构建；
第7-8周：比较不同方法的性能，并分析结果，进行讨论；
第9-10周：编写论文，准备答辩资料。
2.预期成果
(1)熟悉半监督学习和深度学习的基本原理，了解其在软测量建模中的应用；
(2)掌握基于深度学习的半监督软测量建模方法的实现步骤；
(3)构建基于深度学习的半监督软测量模型，并评估其性能；
(4)发表相关论文，并准备答辩资料。
四、参考文献
[1]李林,崔建平,冀建华,等.基于深度信念网络的软测量建模方法研究[J].仪表技术与传感器,2017,38(2):68-71.
[2]李佳琦,吕长鹏,袁成东.基于卷积自编码器的软测量建模方法[J].自动化学报,2018,44(2):262-272.
[3]刘金文,陈一方,王妮,等.基于深度自编码网络的软测量建模方法研究[J].化学工程,2018,46(1):110-116.
[4]ShiC,ZhangH,YinC,etal.Adeepstackedautoencoder-basedsemi-supervisedsoftsensormodelingmethod[J].SensorsandActuatorsB:Chemical,2018,255:1216-1225.