10.3969/j.issn.1004-731X.2001.z1.039
非线性递推部分最小二乘及其应用
部分最小二乘回归(PLS)可较好地解决变量间的共线性问题,目前被广泛地应用于过程建模和监控.本文将递推PLS(RPLS)算法同RBF网络相结合,给出了一种非线性递推PLS方法(NRPLS),可根据在线数据自适应地调整模型结构和参数,使模型适应非线性过程的变化.在确定RBF网络的隐层节点参数时,采用了一种改进的k-means聚类算法,自动确定最优的聚类区数.该递推算法用于聚丙稀熔融指数软测量模型的在线修正,取得了较好的效果.
部分最小二乘、非线性递推部分最小二乘、软测量
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TP277(自动化技术及设备)
2004-01-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
119-121,125