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基于核熵投影的CPLS间歇过程监测及质量预测
基于核熵投影的CPLS间歇过程监测及质量预测
摘要：随着科学技术的进步，CPLS（核偏最小二乘回归）被广泛应用于过程监测及质量预测。然而，在实际应用中，CPLS模型需要处理间歇过程的数据，这对模型的建立和预测带来了挑战。针对这一问题，本文提出了一种基于核熵投影的方法来监测和预测间歇过程的质量。
关键词：CPLS；间歇过程；核熵投影；过程监测；质量预测
1.引言
过程监测和质量预测是工业生产过程中的关键问题，它们不仅可以提高生产效率，还可以降低生产成本。传统的监测方法对于连续过程数据有着良好的适应性，但对于间歇过程数据的处理还存在一定的困难。随着CPLS方法的出现，它在处理间歇过程数据方面取得了显著的成果，小样本问题被有效解决。然而，CPLS方法在间歇过程的质量预测方面还存在一些挑战，主要表现为过拟合问题和性能不稳定的问题。
2.CPLS方法及其优化
CPLS方法是经典的多元回归方法，它通过最小化输入和输出之间的协方差来建立模型。然而，CPLS方法对于间歇过程的数据建模仍然存在挑战，因为间歇过程的数据通常是非线性且具有非线性关系。为了解决这些问题，本文引入了核熵投影方法来优化CPLS模型。核熵投影方法可以有效地处理非线性关系，并提高模型的性能和鲁棒性。
3.基于核熵投影的CPLS模型
基于核熵投影的CPLS模型采用了特征映射方法将非线性数据映射到高维空间，然后利用CPLS方法建立模型。该模型的主要思想是通过最大化特征空间中的方差来选择最佳投影方向，以提高建模精度。
4.实验结果与分析
本文在一家化工工厂的间歇过程数据上进行了实验，并与传统的CPLS方法进行了比较。实验结果表明，基于核熵投影的CPLS方法在间歇过程监测和质量预测方面的表现优于传统的CPLS方法。与传统方法相比，基于核熵投影的CPLS方法具有更好的预测性能和更高的鲁棒性。
5.结论
在本文中，我们提出了一种基于核熵投影的CPLS方法来监测和预测间歇过程的质量。实验结果表明，该方法在间歇过程的质量预测方面表现优于传统的CPLS方法。未来的研究可以进一步探索基于核熵投影的CPLS方法在其他工业应用中的适用性。
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