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J-GLOBAL ID：201802296658040386   整理番号：18A0100031

特異点検出と補償によるGPRオンラインソフト測定法【JST・京大機械翻訳】

Online soft sensor method based on GPR with test andcompensation for singular point

著者 (2件)： Zhong Huaibing (江南大学 軽工過程先進控制教育部重点実験室,江蘇 无錫,214122) ,  Xiong Weili (江南大学 軽工過程先進控制教育部重点実験室;江南大学 物聯网工程学院,江蘇 无錫 214122)
資料名： Nanjing Ligong Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban  (Nanjing Ligong Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban)
巻： 41  号： 4  ページ： 503-510  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2961A  ISSN： 1005-9830  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： ソフト測定方法の実際応用における問合せサンプルに対して特異点が現れる可能性があるという問題に対して、特異点検出と補償を持つガウス過程回帰(Gaussian process regression,GPR)のオンラインソフト測定方法を提案した。まず第一に,訓練サンプルをGauss過程回帰法によってモデル化して,ソフトセンシングモデルを得た。次に,新しい問い合わせサンプルを,改良した基準を用いて特異点検出を行い,新しい検索サンプルが特異点として同定されたときに,補助モデルを用いて修復し,次に,ソフトモデルを用いて,修復サンプルの予測を行った。そうでなければ、新たにサンプル点を検索するソフト測定モデルを用いて予測を行い、この方法はサンプルの有効性を有効に確保することができる。実際の硫黄回収プロセスのデータによる実験シミュレーションを通して、提案方法の有効性を検証した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *特異点 ,  モデリング ,  硫黄回収 ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 測定モデル ,  Gauss過程回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Gaussian process regression ,  auxiliary model ,  singular point ,  pauta criterion ,  soft sensor

分類 (5件)： 温度測定,温度計  (AD06010K) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  数値計算  (JE02000J) ,  制御工学一般  (IC01000V)

タイトルに関連する用語 (6件)： 特異点 ,  補償 ,  GPR ,  オンライン ,  ソフト ,  測定法