【摘 要】
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针对实际工业运行过程中因工况突变导致模型失准的问题,提出一种多源域的域适应随机权神经网络参数迁移软测量的方法。首先,利用最大均值差异度量历史辅工况与当前工况的分布
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针对实际工业运行过程中因工况突变导致模型失准的问题,提出一种多源域的域适应随机权神经网络参数迁移软测量的方法。首先,利用最大均值差异度量历史辅工况与当前工况的分布差异。然后,使用历史主工况与多个历史辅工况建立模型,得到其隐含层输出权重参数。最后,将参数共享至历史主工况与当前工况的模型中,并引入相关对齐正则项,对其隐含层输出数据的相关性进行约束,降低其分布差异。本方法利用多源域的信息来增强模型的鲁棒性,并且通过参数迁移来避免域适应随机权神经网络中部分目标域带标签数据对模型的影响,从而达到无监督软测量的目的。通过实验表明,该方法可以有效地提高软测量模型的精确度。
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