[发明专利]一种基于Learn++的上浆率预测方法在审
| 申请号： | 201310626856.5 | 申请日： | 2013-11-26 |
| 公开（公告）号： | CN103604908A | 公开（公告）日： | 2014-02-26 |
| 发明（设计）人： | 田慧欣 | 申请（专利权）人： | 天津工业大学 |
| 主分类号： | G01N33/00 | 分类号： | G01N33/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 300160*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 learn 上浆 预测 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于Learn++的上浆率预测方法，其特征在于：使用Learn++方法将多个ELM神经网络软测量模型进行融合，得到高精度的上浆率软测量建模方法。
2.权利要求1所述的一种基于Learn++的上浆率预测方法，其特征还在于：建立基本软测量模型所使用的输入参数为影响上浆率的主要因素，共11个，这些主要因素是通过对浆纱工艺过程的机理分析得到的。
3.权利要求1所述的一种基于Learn++的上浆率预测方法，其特征还在于：改进后的Learn++算法能够提高单一学习机的性能，进而提高软测量的精度。
4.权利要求1所述的一种基于Learn++的上浆率预测方法，其特征还在于：改进后的Learn++算法还可以克服现有软测量学习方法中容易遗忘已学信息和由于重复使用原始训练数据造成时间和资源浪费的缺点，并具有增量学习能力。
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