[发明专利]一种基于深度概率潜隐模型的软测量方法在审
| 申请号： | 202110867967.X | 申请日： | 2021-07-29 |
| 公开（公告）号： | CN113609766A | 公开（公告）日： | 2021-11-05 |
| 发明（设计）人： | 周乐;沈程凯;范光兴;吕玉婷;郑洪波;侯北平 | 申请（专利权）人： | 浙江科技学院 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F17/10 |
| 代理公司： | 杭州知闲专利代理事务所(特殊普通合伙) 33315 | 代理人： | 黄燕 |
| 地址： | 310023 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供一种基于深度概率潜隐模型的软测量方法，包括以下步骤：采集正常工况下工业过程的过程变量数据和质量变量数据组成训练样本；对训练样本进行预处理，并利用滑动窗口策略将预处理后的训练样本划分为T组过程变量样本和T组质量变量样本；利用过程变量样本构建变分自编码器网络，并获得融合后的潜隐变量；构建潜隐变量与质量变量样本的拟合网络，得到深度非线性动态潜隐变量模型；在线采集同一工况下的工业过程的过程变量数据，利用深度非线性动态潜隐变量模型，得到对应的质量变量预测数据。本发明的方法具有处理强动态性和非线性工业数据的能力，能对上万级大型数据进行处理，具有很强的泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 概率 潜隐 模型 测量方法 | ||
【主权项】：
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