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基于改进仿射传播的多模型软测量建模及应用研究
基于改进仿射传播的多模型软测量建模及应用研究
摘要：软测量是运用现代计算机与数学统计方法对工业过程进行在线预测与监控的技术手段，可以有效地提高生产系统的稳定性和质量，并为工业生产的优化与控制提供重要依据。然而，由于工业过程的复杂性和不确定性，传统的软测量方法在建模过程中往往存在着模型精度不高和难以适应过程变化等问题。本文针对这些问题，提出了基于改进仿射传播的多模型软测量建模方法，并通过实际案例验证了该方法的有效性。
1.引言
软测量在工业生产中起着至关重要的作用，可以帮助企业实现产品质量的稳定控制和预测，从而提高生产的效率和竞争力。然而，由于工业过程的复杂性和不确定性，传统的软测量方法往往无法满足工业生产的实际需求。因此，研究一种高精度和适应性强的软测量建模方法显得十分重要。
2.相关工作
对于软测量建模问题，已有许多方法被提出和广泛应用，如支持向量机、神经网络等。然而，这些方法在模型选择和参数调优方面存在一定的局限性。因此，本文提出了一种基于改进仿射传播的多模型软测量建模方法。
3.方法
本文所提出的方法分为两个步骤：模型选择和模型参数调优。首先，基于改进仿射传播算法，建立多个候选模型，并通过模型评估准则选择最优模型。然后，利用粒子群优化算法对选定的模型进行参数优化，以获得最佳的模型参数。
4.实验设计与结果分析
为了验证本文所提出的方法的有效性，我们选择了一个实际的工业过程进行软测量建模。通过与其他常用方法进行比较，实验结果表明，基于改进仿射传播的多模型方法在建模精度和适应性方面具有显著优势。
5.应用与展望
本文所提出的方法可以广泛应用于各个领域的工业过程软测量建模中，并为工业生产的优化和控制提供重要依据。然而，本文所提出的方法还存在一定的局限性，需要进一步研究和改进。
结论：本文提出了一种基于改进仿射传播的多模型软测量建模方法，通过实际案例验证了该方法的有效性。该方法具有高精度和适应性强的特点，在工业生产中具有广泛的应用前景。然而，该方法还需要进一步改进和完善，以提高建模精度和适应过程变化的能力。
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