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J-GLOBAL ID：201402221783061234   整理番号：13A1906687

特徴加重K平均クラスタ化に基づく多数モデルソフトセンサモデリング

Multi-model soft-sensor modeling based on feature-weighted K-means clustering

著者 (2件)： Dong Tao (Key Lab. of Advanced Process Control for Light Ind. (Ministry of Education), The School of Internet of Things ...) ,  Yang Huizhong (Key Lab. of Advanced Process Control for Light Ind. (Ministry of Education), The School of Internet of Things ...)
資料名： Jisuanji yu Yingyong Huaxue  (Jisuanji yu Yingyong Huaxue)
巻： 30  号： 4  ページ： 361-364  発行年： 2013年 
JST資料番号： C2534A  ISSN： 1001-4160  CODEN： JYYHE6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 従来のK平均クラスタ化アルゴリズムは容易にランダム初期化クラスタセンタで変動する。この問題を解決するために,最大距離製品アルゴリズムを採用した。第二に,クラスタ化はサンプルの各特長はクラスタ化の貢献には同じであると考える。従って,新特徴加重K平均クラスタ化アルゴリズムを提示した。これは従来のK平均クラスタ化に基づく徐々に特徴加重を調節する。サポートベクトルマシン(SVM)に基づく組み合わせモデルを構築して,ビスフェノールA生産過程の品質指数のソフトセンサモデリングに適用した。このシミュレーション結果は,データ分類結果はこのアルゴリズムでうまく改善し,予測制度は良くなったことを証明した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： クラスタ化 ,  *センサ ,  *モデリング ,  アルゴリズム ,  サポートベクトルマシン ,  シミュレーション ,  フェノール類
準シソーラス用語： *ソフトセンサ

分類 (1件)： 計測機器一般  (AD02000X)

物質索引 (1件)： ビスフェノールA

タイトルに関連する用語 (3件)： 加重 ,  平均 ,  クラスタ化