[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： | 本发明是一种基于Learn++的浆纱过程中浆纱机上浆率的软测量方法，通过对浆纱过程的机理分析，得到影响上浆率的主要因素。并将这些因素作为输入，上浆率作为输出，提出了一种基于Learn++的软测量建模新方法。Learn++算法保留了常用集成算法能够提高单一学习机性能的特点，此外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，具有增量学习的能力。在建模过程中由于ELM与传统的神经网络算法相比具有学习速度快、简单易行，可以克服传统梯度算法常有的局部极小、过拟合和学习率选择不合适等问题，拥有更好的泛化能力等特点，将其选择作为基本弱学习机。该方法能够有效地提高软测量预测精度，并实现在线实时测量，为确保浆纱质量、节约能源、降低成本提供有效途径。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 learn 上浆 预测 方法 | ||
【主权项】：
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。
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