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乔俊飞 (乔俊飞.) (学者:乔俊飞) | 孙子健 (孙子健.) | 汤健 (汤健.)

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CSCD

摘要:

基于数据驱动的软测量模型广泛用于工业过程中产品质量与环保指标等难测参数的在线测量,该过程中存在的概念漂移问题易导致模型精度下降.如何有效识别过程概念变化并精准检测漂移样本是提高模型测量性能的关键.本文总结并分析目前漂移检测的研究思路与进展,为面向工业过程软测量的漂移检测算法提供设计指导.首先,介绍了概念漂移的通常定义与其在工业过程中的表现形式;然后,从检测依据与检测对象两个视角分析了目前具有代表性的检测方法;接着,讨论了这些算法的技术特点和当前工业领域的研究难点;最后,展望了未来的研究方向.

关键词:

工业过程 样本分布 概念漂移 软测量 过程变量

作者机构:

  • [ 1 ] 北京工业大学信息学部
  • [ 2 ] 计算智能与智能系统北京市重点实验室

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来源 :

控制理论与应用

年份: 2021

期: 08

卷: 38

页码: 1159-1174

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