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遷移學習驅動的復雜工業過程智能建模與優化控制 版權信息
- ISBN：9787502494513
- 條形碼：9787502494513 ; 978-7-5024-9451-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
遷移學習驅動的復雜工業過程智能建模與優化控制 內容簡介
本書詳細介紹了當前人工智能背景下遷移學習方法在復雜工業過程智能建模和優化控制中的應用、思路和案例。全書共分3部分：第1部分介紹了遷移學習驅動的建模方法；第2部分介紹了遷移學習驅動的間歇過程產品質量預測方法；第3部分介紹了遷移學習驅動的間歇過程優化控制方法。本書可供從事復雜工業過程建模與控制、人工智能、大數據等相關領域的科研人員和工程技術人員閱讀，也可供高等院校自動化及其相關專業師生學習和參考。
遷移學習驅動的復雜工業過程智能建模與優化控制 目錄
目錄第1部分遷移學習驅動的建模方法1基于高斯過程模型和貝葉斯算法的改進快速建模方法31.1引言31.2理論基礎61.2.1高斯過程回歸模型61.2.2貝葉斯算法71.2.3MCMC算法81.2.4拉丁超立方體抽樣算法101.3基于高斯過程模型和貝葉斯算法的改進模型遷移建模策略111.3.1建立舊過程性能預測模型111.3.2采集新過程建模數據121.3.3模型尺度偏差遷移調整131.3.4貝葉斯遷移模型參數估計141.3.5新過程序貫試驗設計161.3.6停止條件與遷移模型驗證181.4實驗驗證191.4.1實驗設計191.4.2結果分析26參考文獻302基于多模型遷移和貝葉斯模型平均算法的*小成本建模方法332.1引言332.2多模型遷移策略342.3貝葉斯模型平均算法352.3.1BMA352.3.2期望*大（EM）算法362.4基于多模型遷移策略的*小成本建模方法372.4.1相似過程基礎模型選擇382.4.2新過程初始建模數據獲取392.4.3參數估計與模型訓練392.4.4補充實驗與模型驗證392.5實驗驗證412.5.1實驗設計412.5.2結果分析43參考文獻473基于多任務*小二乘支持向量機的多過程聯合建模方法483.1引言483.2多任務*小二乘支持向量機493.2.1多任務學習算法493.2.2*小二乘支持向量機493.2.3多任務*小二乘支持向量機523.3多過程聯合建模方法543.3.1數據預處理543.3.2構建多任務543.3.3模型訓練與模型評估553.4實驗驗證553.4.1實驗設計553.4.2結果分析56參考文獻60第2部分遷移學習驅動的產品質量預測方法4基于JYKPLS遷移模型的產品質量預測方法634.1引言634.2JYKPLS基本原理654.2.1PLS654.2.2KPLS654.2.3JYPLS684.2.4JYKPLS694.3基于JYKPLS遷移模型的間歇過程質量預測方法724.3.1數據預處理724.3.2基于PCA映射的數據預估744.3.3模型更新與數據剔除744.3.4在線質量預測764.4實驗驗證784.4.1實驗設計784.4.2結果分析81參考文獻875基于多尺度核JYMKPLS遷移模型的產品質量預測方法905.1引言905.2多尺度核學習方法905.3JYMKPLS方法915.4基于JYMKPLS遷
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