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J-GLOBAL ID：202102210712042990   整理番号：21A1154978

ソフトセンシング応用のための部分空間アンサンブル回帰モデルに基づく低速特徴【JST・京大機械翻訳】

A subspace ensemble regression model based slow feature for soft sensing application

著者 (4件)： Qiong Jia (KEY LABORATORY OF ADVANCED CONTROL AND OPTIMIZATION FOR CHEMICAL PROCESSES, EAST CHINA UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY, MINISTRY OF EDUCATION, SHANGHAI 200237, CHINA) ,  Jun Cai (KEY LABORATORY OF ADVANCED CONTROL AND OPTIMIZATION FOR CHEMICAL PROCESSES, EAST CHINA UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY, MINISTRY OF EDUCATION, SHANGHAI 200237, CHINA) ,  Xinyi Jiang (KEY LABORATORY OF ADVANCED CONTROL AND OPTIMIZATION FOR CHEMICAL PROCESSES, EAST CHINA UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY, MINISTRY OF EDUCATION, SHANGHAI 200237, CHINA) ,  Shaojun Li (KEY LABORATORY OF ADVANCED CONTROL AND OPTIMIZATION FOR CHEMICAL PROCESSES, EAST CHINA UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY, MINISTRY OF EDUCATION, SHANGHAI 200237, CHINA)
資料名： Chinese Journal of Chemical Engineering  (Chinese Journal of Chemical Engineering)
巻： 28  号： 12  ページ： 3061-3069  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0620A  ISSN： 1004-9541  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： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 新しい適応部分空間アンサンブル低速特徴回帰モデルをソフトセンシング応用のために開発した。従来の単一モデルおよびランダム部分空間モデルと比較して,提案方法は,3つの側面において改善した。最初に,サブデータセットを遅い特徴方向を通して構築し,各サブデータセットにおける変数を出力関連重要度指数に従って選択した。次に,適応遅い特徴回帰をサブモデルのために提示した。最後に,確率的組合せのために統計をモニタする遅い特徴解析プロセスに基づくBayes推論戦略を開発した。2つの工業事例を用いて,提案した方法を評価した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： Bayes推定 ,  低速度 ,  *回帰モデル
準シソーラス用語： *部分空間 ,  空間モデル ,  特徴解析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 汚染原因物質一般  (SB05010P) ,  蒸留,蒸発  (XD02010F) ,  その他の触媒  (CB06123Z) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (6件)： ソフトセンシング ,  応用 ,  部分空間 ,  アンサンブル ,  回帰モデル ,  低速