[发明专利]一种基于不完整数据的贝叶斯半监督鲁棒PPLS软测量方法

摘要

本发明公开了一种基于不完整数据的贝叶斯半监督鲁棒PPLS软测量方法，本发明不完整数据的贝叶斯半监督鲁棒概率PLS（Bayesian semisupervised robust PPLS,BSRPPLS）故障监测方法，不同现有基于多元学生分布PPLS建模,该方法使用独立学生分布对每个数据向量噪声进行建模，从利用分布中包含一个可调鲁棒自由度参数，提高了建模的灵活性；使用贝叶斯变分推理方法求解估计后验分布参数；本模型能够使用无污染数据元素重建原始数据，降低被污染元素对重构数据的影响，解决了数据丢失和在野点影响模型精度问题，具有良好的鲁棒性，有利于提高工业过程监测性能和过程运行理解认知水平。