【摘 要】
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针对焦炉加热燃烧过程中工况变化范围大、非线性强的特点,提出基于主动半监督聚类的焦炉温度建模方法。引入成对约束和主动学习策略,提出了一种主动半监督仿射传播聚类方法,
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院; 中国地质大学(武汉)自动化学院;
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针对焦炉加热燃烧过程中工况变化范围大、非线性强的特点,提出基于主动半监督聚类的焦炉温度建模方法。引入成对约束和主动学习策略,提出了一种主动半监督仿射传播聚类方法,建立基于工况相似度和确信度的成对约束标准指标,运用主动学习方法,从工业过程数据集中获得数据点之间的约束关系以调整数据点之间的相似度,使得聚类的结果更加符合焦炉加热燃烧过程工况特性;采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法对每个子类进行建模,并通过模型置信度获得模型的权值因子,对各子模型的输出进行融合,最终获得工况大范围变化情况下焦炉温度模型。
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