本文選題：極限學習機 + 軟測量�。� 參考：《計算機應用》2017年03期

【摘要】：極限學習機(ELM)因其泛化能力好和學習速度快而成為軟測量的新方法,但當應用到鋁電解工藝參數(shù)建模時,ELM通常需要較多隱層節(jié)點并且泛化能力較低。針對這一問題,提出一種基于改進極限學習機(IELM)的軟測量模型。首先,利用粗糙集中的約簡理論剔除輸入變量中的冗余或不相關屬性,以降低ELM的輸入復雜性;然后,利用偏相關系數(shù)對輸入變量和輸出變量間的相關性進行分析,將輸入數(shù)據(jù)分為正輸入和負輸入兩部分,分別對這兩部分建立輸入單元,重新構建ELM網(wǎng)絡;最后,建立了基于改進極限學習機的鋁電解分子比軟測量模型。仿真實驗結果表明,基于改進極限學習機的軟測量模型具有較好的泛化能力和穩(wěn)定性。
[Abstract]:Extreme learning machine (ELM) has become a new method of soft sensing because of its good generalization ability and fast learning speed. However, when it is applied to the modeling of aluminum electrolysis process parameters, ELM usually needs more hidden layer nodes and its generalization ability is low. To solve this problem, a soft sensor model based on improved extreme learning machine (IELM) is proposed. Firstly, the redundant or irrelevant attributes in input variables are eliminated by rough set reduction theory to reduce the input complexity of ELM, and then the correlation between input variables and output variables is analyzed by using partial correlation coefficient. The input data is divided into two parts: positive input and negative input. The input unit is established to reconstruct the ELM network. Finally, the model of aluminum electrolysis molecular ratio soft sensing based on the improved extreme learning machine is established. The simulation results show that the soft sensor model based on the improved LLM has good generalization ability and stability.
【作者單位】： 重慶郵電大學計算智能重慶市重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61533020)~~
【分類號】：TP181

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