三码必今晚必中码三码一党委宣传部、新闻中心主办

我校教师在国际顶级期刊《IEEE Transactions on Industrial Informatics》上发表研究论文(图)

来源:工学院 发布日期:2023-09-13

  近日,我校工学院杨泽宇老师(王培良教授团队)以第一作者、我校为第一单位在工业信息领域国际顶级期刊《IEEE Transactions on Industrial Informatics》(中科院一区TOP,IF:11.648)上,发表题为“Probabilistic Fusion Model for Industrial Soft Sensing Based on Quality-Relevant Feature Clustering”的研究论文。

  对于大多数具有强非线性和多模态特征的现代工业过程,传统的线性软测量方法可能无法很好地工作。同时,面对复杂的数据分布,传统的全局建模方法对数据表示能力提出了很高的要求,这对软测量建模提出了挑战。此外,数据分布的不平衡性在一定程度上加剧了模型对局部信息的忽略,从而提高了模型的整体预测难度。为此,针对实际工业大数据存在的强非线性和多模态特性,从概率融合局部建模的角度,首次提出了一种基于质量相关特征聚类(QRFC)的工业软测量模型。在QRFC中,偏最小二乘(PLS)可以对建模的初始特征空间给出合理的、解释性的指导。此外,通过均衡数据分组,使用统一的视角对不同的数据分布进行建模。进一步,引入调节变量学习特征空间,通过迭代方法完成输出相关聚类,隐式构建与质量变量的相关性,从而形成整体预测能力的局部逼近。一般来说,这种框架的好处,包括更好的相关性一致性和更强的处理过程非线性和多模态的能力,导致了卓越的性能。为了评估所开发的软测量模型的可行性和效率,以实际工业案例为例进行了验证。

  论文链接:https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9964255