本文關(guān)鍵詞：PLSR用于化學(xué)化工建模的幾個(gè)關(guān)鍵問題的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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文獻(xiàn)名稱：PLSR用于化學(xué)化工建模的幾個(gè)關(guān)鍵問題的研究

    前言：偏最小二乘回歸(所具有的時(shí)變性、非線性、存在離群點(diǎn)及多因變量等特征,提出了拓展和改進(jìn)PLSR功能的幾個(gè)關(guān)鍵問題,使其能適應(yīng)上述特性,滿足實(shí)際需要,分別設(shè)計(jì)了加權(quán)分塊遞歸偏最小二乘、模糊邏輯偏最小二乘、快速穩(wěn)健偏最小二乘和基于極小極大估計(jì)的多因變量偏最小二乘等方法,并將這些方法應(yīng)用于化學(xué)物質(zhì)結(jié)構(gòu)與性質(zhì)間關(guān)系、化工生產(chǎn)過程等實(shí)際問題建模,效果顯著。全文的主要內(nèi)容可歸結(jié)為以下五個(gè)部分,其中包括了研究工作所取得的主要成果。 1、系統(tǒng)回顧了偏最小二乘方法的發(fā)展歷史、研究現(xiàn)狀及應(yīng)用領(lǐng)域;闡述偏最小二乘方法的基本原理及基本性質(zhì);簡(jiǎn)要介紹了偏最小二乘方法的諸多輔助分析技術(shù)。 2、為滿足PLSR方法適于時(shí)變數(shù)據(jù)建模的要求,推導(dǎo)與構(gòu)建了加權(quán)分塊遞歸偏最小二乘回歸方法。該方法基于相關(guān)多變量時(shí)變樣本數(shù)據(jù),采用偏最小二乘方法,以分塊遞歸的方式,為過程變量建立軟測(cè)量模型,并在分析...
    Partial least squares regression (PLSR), as a multivariate calibration method based on factor analysis, had been widely used in various kinds of fields, such as chemistry, chemical engineering, economy, environment, foodstuff, education psychology and etc. Now in this paper, to the questions of chemistry and chemical engineering data the time-series, nonlinearity, outliers and multivariate responses characteristics, we induced and constructed some novel PLSR algorithms and then applied them to solve the med...

文獻(xiàn)名稱 PLSR用于化學(xué)化工建模的幾個(gè)關(guān)鍵問題的研究

Article Name
英文(英語)翻譯 Research on Several Key Technologies of Partial Least Squares Regression in Chemistry and Chemical Process Modeling;

作者 成忠; 導(dǎo)師:陳德釗;

Author

作者單位
Author Agencies 浙江大學(xué);

文獻(xiàn)出處
Article From 中國科學(xué)院上海冶金研究所; 材料物理與化學(xué)(專業(yè)) 博士論文 2000年度

關(guān)鍵詞 偏最小二乘回歸; 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 模糊邏輯系統(tǒng); 非線性建模; 離群點(diǎn)識(shí)別; 穩(wěn)健回歸; 軟測(cè)量; 樣本加權(quán); 時(shí)間序列; 定量結(jié)構(gòu)活效（性能）關(guān)系; 化工過程; 多因變量;

Keywords partial least squares regression;artificial neural networks;fuzzy logic system;non-linear modeling;outliers detection;robust regression;soft sensor;data weighting;time-series;quantitative structure-ac

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  本文關(guān)鍵詞：PLSR用于化學(xué)化工建模的幾個(gè)關(guān)鍵問題的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。