A <scp>B</scp>ayesian framework for real‐time identification of locally weighted partial least squares
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Just‐in‐time (JIT) learning methods are widely used in dealing with nonlinear and multimode behavior of industrial processes. The locally weighted partial least squares (LW‐PLS) method is among the most commonly used JIT methods. The performance of LW‐PLS model depends on parameters of the similarity function as well as the structure and parameters of the local PLS model. However, the regular LW‐PLS algorithm assumes that the parameters of the similarity function and structure of the local PLS model are known and do not fully utilize available knowledge to estimate the model parameters. A Bayesian framework is proposed to provide a systematic way for real‐time parameterization of the similarity function, selection of the local PLS model structure, and estimation of the corresponding model parameters. By applying the Bayes' theorem, the proposed framework incorporates the prior knowledge into the identification process and takes into account the different contribution of measurement noises. Furthermore, Bayesian model structure selection can automatically deal with the model complexity problem to avoid the overfitting issue. The advantages of this new approach are highlighted through two case studies based on the real‐world near infrared data. © 2014 American Institute of Chemical Engineers AIChE J , 61: 518–529, 2015
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle