[发明专利]基于马尔可夫随机场和EM算法的关键性能指标软测量方法在审
| 申请号： | 201810902201.9 | 申请日： | 2018-08-09 |
| 公开（公告）号： | CN109241493A | 公开（公告）日： | 2019-01-18 |
| 发明（设计）人： | 杨旭;张悦;高晶晶;崔家瑞;王璇玥 | 申请（专利权）人： | 北京科技大学 |
| 主分类号： | G06F17/18 | 分类号： | G06F17/18;G06Q10/06;G06Q50/04 |
| 代理公司： | 北京市广友专利事务所有限责任公司 11237 | 代理人： | 张仲波 |
| 地址： | 100083*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于马尔可夫随机场和EM算法的关键性能指标软测量方法。其中，该方法包括：先根据辅助变量和关键性能指标建立马尔可夫随机场模型，再根据马尔可夫随机场模型建立联合概率分布函数，其中，联合概率分布函数是辅助变量之间的联合概率分布和/或关键性能指标之间的联合概率分布；根据联合概率分布函数建立均方差概率模型，其中，均方差概率模型是给定辅助变量情况下，关键性能指标的期望与目标关键性能指标的关系，目标关键性能指标是当均方差概率模型趋近于零时的关键性能指标；将辅助变量输入均方差概率模型得到目标关键性能指标，进而解决了现有技术存在的无法实时准确测量工业过程中的关键性能指标的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 关键性能指标 联合概率分布 马尔可夫随机场 辅助变量 概率模型 均方差 软测量 工业过程 函数建立 模型建立 准确测量 零时 期望 | ||
【主权项】：
1.一种基于马尔可夫随机场和EM算法的关键性能指标软测量方法，其特征在于，包括：根据辅助变量和关键性能指标建立马尔可夫随机场模型，其中，所述马尔可夫随机场模型是一种无向图模型，所述无向图中的每个结点表示一个或者一组训练数据变量，所述结点之间的边代表两个训练数据变量之间的依赖关系；根据所述马尔可夫随机场模型建立联合概率分布函数，其中，所述联合概率分布函数是所述辅助变量之间的联合概率分布和/或所述关键性能指标之间的联合概率分布；根据所述联合概率分布函数建立所述均方差概率模型，其中，所述均方差概率模型是给定辅助变量情况下，关键性能指标的期望与目标关键性能指标的关系，所述目标关键性能指标是当所述均方差概率模型趋近于零时的关键性能指标；将所述辅助变量输入所述均方差概率模型得到所述目标关键性能指标。
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