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基于选择性集成OSELM软测量建模方法的研究与应用的开题报告
一、研究背景和研究意义
软测量在化工、制药、食品等领域中有着广泛的应用。软测量技术是基于数据分析与建模，通过对生产过程中的实时变量进行监测、分析、预测和控制，实现对生产过程的实时监测和控制的一种新型控制技术。软测量技术的应用可提高产品质量、增加生产效率及降低生产成本。
目前，软测量建模方法主要包括基于传统建模方法的OLS、PLS等和基于神经网络的BP、RBF等。然而，这些传统的建模方法需要进行参数调整，建模速度慢的缺陷。为了弥补这些缺陷，选择性集成学习算法被应用在测量建模中，以提高模型的效果和速度。
在本研究中，我们将提出一种基于选择性集成OSELM（SelectiveEnsembleOSELM）的软测量建模方法，并应用于化工生产过程的测量过程中。通过选择性集成OSELM算法，我们期望从多个不同特征集的OSELM建模中选择出最优的模型，从而提高模型的精度、速度和稳定性。
二、研究内容和步骤
1、了解软测量建模原理和传统建模方法的特点；
2、掌握选择性集成学习算法的原理和应用；
3、研究基于选择性集成OSELM的测量建模方法，包括模型的建立、数据的预处理方法和模型的选择；
4、应用所提出的基于选择性集成OSELM的测量建模方法在化工生产的测量过程中，并和其他传统建模方法进行比较和分析；
5、验证所提出的测量建模方法的有效性。
三、研究进度计划
1、第一周：查阅相关文献，了解软测量建模原理和传统建模方法的特点；
2、第二周：学习选择性集成学习算法，掌握其原理和应用；
3、第三周：研究基于选择性集成OSELM的测量建模方法，包括模型的建立、数据的预处理方法和模型的选择；
4、第四周：准备实验数据，并进行数据预处理；
5、第五周：进行数据建模实验，并收集实验数据；
6、第六周：分析实验结果，与传统建模方法进行比较和分析；
7、第七周：撰写实验报告；
8、第八周：优化实验模型并进行最终的验证实验；
9、第九周：撰写论文初稿；
10、第十周：进行论文修改和完善。
四、预期成果和创新点
本研究的预期成果为：基于选择性集成OSELM的软测量建模方法，并应用于化工生产过程的实时监控。通过该方法可实现对生产过程的实时监控和控制，提高产品质量、增加生产效率及降低生产成本。
本研究的创新点主要体现在：在传统的测量建模方法中，基于选择性集成算法的OSELM被结合进去，在多个模型中选出最优的模型，从而提高了测量建模的精度、速度和稳定性。
五、研究意义
本研究所提出的基于选择性集成OSELM的软测量建模方法将应用于化工生产过程中，可提高产品质量、增加生产效率及降低生产成本。此外，该研究有助于推动软测量技术的发展和应用，在化工、制药、食品等领域中有着广阔的应用前景。