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J-GLOBAL ID:202202258204104967   整理番号:22A0794114

生物学的および化学プロセスのデータ駆動ソフトセンシングのための半教師つき学習【JST・京大機械翻訳】

Semi-supervised learning for data-driven soft-sensing of biological and chemical processes
著者 (7件):
資料名:
巻: 251  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: B0254A  ISSN: 0009-2509  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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連続運転(バイオ-)化学プロセスは,供給変動や市場条件の変化などの外部擾乱に悩まされる。製品品質は,測定に高価である稀に測定される濃度の制御にしばしばヒンジする。半教師つき回帰は,そのようなまれな測定状態でソフトセンサを構築するための機械学習からの可能なビルディングブロックと方法である。2つの事例研究,すなわち,Williams-Ottoプロセスおよびバイオエタノール生産プロセスを用いて,半教師つき回帰を標準回帰と比較し,(バイオ)化学工業におけるプロセス制御のためのその利点および適用可能な範囲を評価した。事例研究は,半教師つき回帰が,非常に少ない品質測定(時間または日測定)の場合でさえ,定常状態データを信頼性高く予測するためのソフトセンサの構築における貴重なビルディングブロックとして役立つことを示した。しかし,オフライン品質測定の一般的測定周波数の場合,プロセス動力学の信頼できる予測は保証できない。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. 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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