基于统计理论的软测量建模方法_自动化专业.doc

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摘 要:社会进步的同时总是伴随着人类需求的提升和科学技术的进步,然而工业过程也正向复杂化发展.在工业生产过程中,仍然有很多问题有待解决,比如很多过程参数较难甚至无法由硬件在线测量或实时估计.为了解决这一问题,软测量技术应运而生.简而言之,软测量就是把自动控制理论与生产过程知识有机结合,通过易测的辅助变量与难测的主要变量构成的某种数学关系, 以软件来替代硬件的功能,来推断或者估计获得主要变量.本文主要介绍了一种基于贝叶斯分类器的多模型软测量建模方法.全文的重点在于贝叶斯理论、多模型关联向量机和模型仿真的介绍,全文可以作如下概述:

本文采用的是贝叶斯分类法中的朴素贝叶斯分类器,没有采用其他更为复杂的分类器,是因为其具有简单易实现,实际应用效果也相对比较理想的特点.用朴素贝叶斯分类器对原始数据进行分类,一定程度上提高了整个模型的估计精度,实际上也相当于对原始数据做了比较简单的预处理,更有利于主要变量的估计.

同时文中的建模方法并没有直接使用单模型关联向量机(RVM),而是用了多模型关联向量机模型(MM-RVM).即对于分类器处理过的数据建立多个相应的子模型,然后子模型组合,最终输出估计结果.最终通过对两种模型仿真结果的对比,我们发现MM-RVM确实较RVM有更高的估测精度,更加接近于实际测量值.

关键词:双酚A;软测量;贝叶斯理论;关联向量机;多模型建模

 

目录

摘要

ABSTRACT

第一章 绪论1

1.1 课题背景及意义.1

1.2 国内外研究现状及发展趋势.2

1.3 软测量技术原理.2

1.4 软测量建模方法分类.3

1.5 论文内容安排.6

第二章 贝叶斯理论7

2.1 贝叶斯方法简介.7

2.2 贝叶斯网络   ..7

2.3 贝叶斯分类   ..8

2.4 常见贝叶斯网络分类器   ..8

 2.4.2朴素贝叶斯分类器 8

2.4.2 增强型朴素贝叶斯分类器   10

2.4.3 贝叶斯网络分类器 ..10

2.5 本章小结  11

第三章 多模型建模13

3.1 参数的选取 13

3.2 多模型建模 13

3.2.1 多模型建模的起源..13

3.2.2 多模型建模的连接方法..14

3.3 本章小结 15

第四章 基于贝叶斯分类器的MM-RVM软测量建模 17

4.1 引言17

4.2 关联向量机模型17

4.3 基于贝叶斯分类器的MM-RVM模型  ...19

4.3.1 多模型 RVM 的构造19

4.3.2 MM- RVM 算法   19

4.4 仿真 ...20

4.4.1 一维函数仿真  20

4.4.2 MM-RVM在BPA含量指标软测量中的应用仿真..21

4.5 本章小结23

第五章 总结与展望25

5.1 本文的主要工作25

5.2今后工作展望25

参考文献-26

致  谢-28