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J-GLOBAL ID：201702218859854846   整理番号：17A1395350

マルチモデル動的融合ソフトセンシングモデリングとその応用【Powered by NICT】

Multi-model dynamic fusion soft-sensing modeling and its application

著者 (3件)： Lu Chunyan (Lanzhou University of Technology, Lanzhou 730050, China) ,  Li Wei (Lanzhou University of Technology, Lanzhou 730050, China) ,  Zhu Chaoqun (Lanzhou University of Technology, Lanzhou 730050, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCC  ページ： 9682-9685  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,Gauss-Markov推定に基づくマルチモデル動的融合ソフトセンサモデリング法を提案した。,ファジィc-平均アルゴリズムを用いて,モデルの入力サンプルをクラスタ化することである。動径基底関数と最小二乗サポートベクトルマシンを用いて,各クラスタリングのための複数のサブモデルを確立した。マルチモデル出力はGauss-Markov推定に基づくサブモデルの値を動的融合により予測した。提案した方法は,アルミナコンベヤのプロセスにおけるアルミナ粉体流を予測するために適用した。結果は,提案した方法は,他のソフトセンサ法と比較してより高い予測精度と良好な汎化能力を有することを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 曖昧さ ,  動径基底関数 ,  アルゴリズム ,  *モデル ,  アルミナ ,  汎化 ,  クラスタ化 ,  粉体流
準シソーラス用語： 予測精度 ,  ソフトセンサ ,  *マルチモデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  燃料電池  (YB04040V)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルチモデル ,  融合 ,  ソフトセンシング ,  モデリング ,  応用