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J-GLOBAL ID：201802237846440008   整理番号：18A1811950

バッチデータ解析のための時間分解能の最適選択 パートI:予測モデリング【JST・京大機械翻訳】

Optimal selection of time resolution for batch data analysis. Part I: Predictive modeling

著者 (2件)： Rato Tiago J. (CIEPQPF, Dept. of Chemical Engineering, University of Coimbra, Rua Silvio Lima, Coimbra, 3030-790, Portugal) ,  Reis Marco S. (CIEPQPF, Dept. of Chemical Engineering, University of Coimbra, Rua Silvio Lima, Coimbra, 3030-790, Portugal)
資料名： AIChE Journal (American Institute of Chemical Engineers)  (AIChE Journal (American Institute of Chemical Engineers))
巻： 64  号： 11  ページ： 3923-3933  発行年： 2018年 
JST資料番号： A0337A  ISSN： 0001-1541  CODEN： AICEA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 多方向部分最小二乗(MW-PLS)に基づくソフトセンサは,高次元で雑音のあるデータを扱う能力により,バッチプロセスの最終品質を評価するためにしばしば使用される。しかしながら,PLSとその変種は,変数のモードに対する節約をもたらすだけである。MW-PLSにおける複雑性の主な供給源である時間モードは不変のままである。時間次元に関する節約は,変数の分解能または粒度を操作することによって達成することができた。本論文では,工業用ソフトセンサの予測性能を最大化するための付加的自由度として,個々のバッチ変数に対する分解能の最適選択に取り組んだ。提案した方法は,(1)変数,(2)分解能,(3)段階の最適選択を同時に行う。最後に,多重解像度PLSモデル(MR-PLS)を得て,すべてのMW-PLSアプローチのクラス内でバッチ-エンド品質を最適に予測した。AIChE J,64:3923-3933,2018。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *予測 ,  品質 ,  *時間分解能 ,  *ロット ,  部分最小二乗法 ,  *分解能 ,  *モデリング ,  不変性 ,  粒度 ,  高次元 ,  バッチ処理 ,  自由度 ,  雑音
準シソーラス用語： 複雑性 ,  ソフトセンサ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： バッチプロセス ,  多重解像度ソフトセンサ ,  多方向部分最小二乗 ,  変数選択 ,  ソフトセンサ

分類 (2件)： 化学プロセスの測定,監視,計装  (XC02030Y) ,  化学プロセスの解析  (XC01030R)

タイトルに関連する用語 (6件)： バッチ ,  データ解析 ,  時間分解能 ,  パート ,  予測 ,  モデリング