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基于非线性偏鲁棒M-回归的萃余液pH值软测量

贾润达 毛志忠 常玉清

贾润达, 毛志忠, 常玉清. 基于非线性偏鲁棒M-回归的萃余液pH值软测量. 自动化学报, 2009, 35(5): 583-587. doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00583
引用本文: 贾润达, 毛志忠, 常玉清. 基于非线性偏鲁棒M-回归的萃余液pH值软测量. 自动化学报, 2009, 35(5): 583-587. doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00583
JIA Run-Da, MAO Zhi-Zhong, CHANG Yu-Qing. Soft Sensing for pH Value of Raffinate Solution Based on Nonlinear Partial Robust M-regression. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2009, 35(5): 583-587. doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00583
Citation: JIA Run-Da, MAO Zhi-Zhong, CHANG Yu-Qing. Soft Sensing for pH Value of Raffinate Solution Based on Nonlinear Partial Robust M-regression. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2009, 35(5): 583-587. doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00583

基于非线性偏鲁棒M-回归的萃余液pH值软测量

doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00583
详细信息
    通讯作者:

    贾润达

  • 中图分类号: O212.4; TQ021.8

Soft Sensing for pH Value of Raffinate Solution Based on Nonlinear Partial Robust M-regression

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    Corresponding author: JIA Run-Da
  • 摘要: 提出了一种径向基函数网络(Radial basis function networks, RBFNs)与偏鲁棒M-回归(Partial robust M-regression, PRM)相结合的非线性PRM (Nonlinear PRM, NLPRM)建模方法, 用以解决鲁棒非线性系统建模问题. 该方法首先通过RBF变换获得扩展的输入数据矩阵; 接下来PRM算法通过反复迭代计算, 自适应地为变换后的数据分配不同的连续权值, 用以克服离群点对模型的影响. 本文通过仿真实验, 验证了方法的有效性; 并将其应用于湿法冶金萃取过程萃余液pH值软测量建模问题, 获得了相比于偏最小二乘法(Partial least squares, PLS)、PRM以及RBF-PLS方法更高的预测精度.
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出版历程
  • 收稿日期:  2008-07-17
  • 修回日期:  2008-10-28
  • 刊出日期:  2009-05-20

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