基于模糊高斯混合模型的多阶段间歇过程软测量方法

发明专利无效专利

申请号：
CN201410822983.7
IPC分类号：G06F19/00
申请日期：
2014-12-25
申请人：
江南大学

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著录项信息

专利名称	基于模糊高斯混合模型的多阶段间歇过程软测量方法
申请号	CN201410822983.7	申请日期	2014-12-25
法律状态	撤回	申报国家	中国
公开/公告日	2015-03-25	公开/公告号	CN104462850A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F19/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F19/00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法（专门适用于特定功能的入G06F17/00；专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或数据处理方法入G06Q；医疗信息学入G16H）〔6，2006.01，2011.01，2018.01〕	IPC分类号	G;0;6;F;1;9;/;0;0查看分类表>
申请人	江南大学	申请人地址	江苏省无锡市滨湖区蠡湖大道1800号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	江南大学	当前权利人	江南大学
发明人	卢春红;顾晓峰
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

本发明公开了一种基于模糊高斯混合模型的多阶段间歇过程软测量方法，该方法首先将三维的过程测量数据按变量方向展开成二维矩阵；其次定义新的不相似度函数，建立模糊高斯混合模型，刻画间歇过程的多阶段特性，将过程与质量变量划分到对应不同阶段的多个高斯成分区域；然后计算待预测样本属于各高斯成分的模糊隶属度，识别出相应的高斯成分；再次计算出测量数据在相邻两个阶段的后验概率作为自适应权重，用于过渡区域的质量预测；最后根据识别出的局部高斯成分进行质量预测。本发明不仅能有效地提取间歇过程的多阶段特性，而且较好地抓取了相邻阶段之间过渡区域的动态变化，建立较为合理、准确的模型，从而提高了模型的预测精度。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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