[发明专利]用于非线性过程监控的核函数参数的获取方法和系统

摘要

本发明公开了一种用于非线性过程监控的核函数参数的获取方法和系统，该方法包括：获取正常样本数据并将其划分为s个子集，确定待获取参数的核函数；依次选取s个子集中的每个子集，将每次选取的不同子集作为测试数据，其余所有子集作为训练数据，基于训练数据以及对应的得分训练神经网络，将测试数据的得分矩阵的行向量输入至神经网络，将其输出作为测试数据的重构值；基于各个重构值和测试数据获取相对重构误差和最终相对重构误差；计算核函数参数取不同数值时的最终相对重构误差，使其值最小的数值确定为核函数参数的值。本发明对测试数据进行样本重构，对各个相对重构误差取平均值，避免了样本特殊性对最终获取核函数参数的影响，对过程监控具有指导意义。

主权项

一种用于非线性过程监控的核函数参数的获取方法，其特征在于，包括：初始化步骤，对非线性过程监控中正常工况下的多个正常样本数据进行采集，并将所有正常样本数据划分为s个子集，确定待获取参数的核函数；样本重构步骤，基于交叉验证法依次选取s个子集中的每个子集，并将每次选取的不同的子集作为测试数据，将其余所有子集作为训练数据，然后利用核主成分分析法分别获取所述训练数据的得分矩阵和所述测试数据的得分矩阵，基于所述训练数据及其得分矩阵的行向量对所选取的神经网络进行训练，并将所述测试数据的得分矩阵的行向量输入至训练完成后的神经网络，将输出得到的数据作为所述测试数据的重构值；相对重构误差计算步骤，在获取了s个关于作为测试数据的每个子集的重构值后，基于各个重构值和其对应的测试数据获取相对重构误差，并对所获取的s个相对重构误差取平均值以得到最终相对重构误差；参数获取步骤，计算在核函数参数取所设定的不同数值时对应的各个最终相对重构误差，将使得最终相对重构误差最小的数值确定为核函数参数的值。