Weighted target feature regression neural networks based soft sensing for industrial process
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There are often nonlinear and time‐varying characteristics in industrial processes. These characteristics cause difficulty in measuring product quality online. To address these issues, a weighted target feature regression neural network (WTFAER) was proposed for soft sensor modelling in this paper. The Pearson correlation coefficient was calculated to assign corresponding weights to process variables and design a weighted objective function. A target feature regression network (TFAER) was constructed using target correlation autoencoder with fully connected layer. After that, the weighted reconstructed information was applied to the TFAER model to extract deep quality‐related features and realize feature reuse. A deep network was formed by layered stacking to fully exploit the deep features for quality prediction. To make the proposed method domain adaptive, a maximum mean squared deviation (MMD) based regularization term was introduced in the loss function. Through the simulation experiments of debutanizer column and industrial polyethylene process, and compared with stacked autoencoder (SAE), variable‐wise weighted stacked autoencoder (VW‐SAE) and stacked target‐related autoencoder (STAE) methods, the effectiveness and generalization performance of the proposed modelling method were verified.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».