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江苏省高校自然科学研究项目(05KJD520153)

作品数：1 被引量：12H指数：1
相关作者：陈渭泉刘瑞兰苏宏业更多>>
相关机构：浙江大学南京邮电大学更多>>
发文基金：江苏省高校自然科学研究项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇软测量
  • 1篇软测量建模
  • 1篇最小二乘
  • 1篇辅助变量选择
  • 1篇改进GA
  • 1篇部分最小二乘
  • 1篇催化重整

机构

  • 1篇南京邮电大学
  • 1篇浙江大学

作者

  • 1篇苏宏业
  • 1篇刘瑞兰
  • 1篇陈渭泉

传媒

  • 1篇南京邮电大学...

年份

  • 1篇2006
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于改进GA-PLS算法的最优辅助变量选择及其在软测量建模中的应用被引量：12
2006年
提出了改进的遗传算法与部分最小二乘回归相结合的最优辅助变量的选择方法。用遗传算法来选择变量时,编码方法简单,染色体的长度为候选变量的个数,每一位的取值(0或1)表示某个变量是否被选中,具有全局搜索性能的遗传算法与传统的变量选择方法相比可以比较准确地找到最(次)优解;同时部分最小二乘回归能够克服多元回归中常见的多重共线性问题,在样本点个数少于变量个数的条件下也能进行回归建模分析。用文中提出的方法建立了催化重整过程中稳定油组分的软测量模型,结果表明了本文提出的辅助变量选择方法的优越性和实用性。
刘瑞兰陈渭泉苏宏业
关键词：部分最小二乘软测量催化重整
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共1页<1>
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