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J-GLOBAL ID:202002286191338508   整理番号:20A2579146

改良Whale最適化と正則化ベース機能リンクニューラルネットワークを用いたソフトセンサ開発【JST・京大機械翻訳】

Soft Sensor Development Using Improved Whale Optimization and Regularization-Based Functional Link Neural Network
著者 (6件):
資料名:
巻: 59  号: 43  ページ: 19361-19369  発行年: 2020年 
JST資料番号: C0385C  ISSN: 0888-5885  CODEN: IECRED  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)
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最近,データ駆動ソフトセンサは,プロセスシステム工学の分野での人気のある研究焦点である。現代の工業プロセスは,大規模で,非常に複雑で,非線形である傾向がある。その結果,プロセスデータは次第に高次元になった。したがって,基本的なデータ駆動法を用いて許容できるモデリング精度を達成することは困難である。この限界を扱うために,改良クジラ最適化と正則化ベースの機能的リンクニューラルネットワーク(FLNN)を用いた新しいデータ駆動モデルを提案した。提案モデルにおいて,正則化を最初に用いて,FLNNの訓練段階における構造リスクと過剰適合の問題を克服し,それによって,複雑なプロセスデータを扱う能力を改善した。計算を単純化するために,動径基底関数(RBF)ベースのカーネルを選択し,拡張入力を再構成した。一方,改良クジラ最適化アルゴリズム(WOA)を用いて,正則化とRBFカーネルのパラメータを最適化した。最後に,WOAとRBFカーネル(WOA-RBFRFLNN)に基づく新しい正則化FLNNを開発した。WOA-RBFRFLNNのモデリング性能を検証するために,精製テレフタル酸(PTA)工業プロセスに関する事例研究を行った。シミュレーション結果は,提示したWOA-RBFRFLNNモデルが高精度を達成できることを示し,提案したWOA-RBFRFLNNの実現可能性と有効性を確認した。Copyright 2020 American Chemical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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化学プロセスの解析 

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