自适应仿射传播聚类算法驱动的多模型工业生产数据建模

本文主要探讨了在工业生产数据分析中，针对数据按工作点聚类和迁移的特点，提出了一种创新的软测量建模方法。这种方法基于自适应仿射传播聚类算法（adAP）与多最小二乘支持向量机（LSSVM）的结合。首先，通过adAP算法对训练数据进行智能分类，这个算法能够自动调整其聚类结构，以找到最优化的样本分布。它能够识别出不同的工作点特征，使得数据在不同操作条件下分属于不同的类别。 然后，对于每个分类得到的样本集合，使用LSSVM算法分别构建子模型。LSSVM是一种有效的回归分析工具，其最小化误差平方和的特性使得它在处理非线性问题时表现优秀。这样，当新的工作点出现时，可以根据其所属的子类模型进行预测，提高了预测的精度和准确性。 作者将这一方法应用于聚丙烯熔融指数的软测量建模，结果显示出显著的优势。相比于传统的单一模型或不考虑工作点特性的方法，这种多模型策略不仅提升了回归精度，还展现出良好的泛化能力，即在未见过的数据上也能保持稳定的预测性能。这在实际工业生产中尤为重要，因为它确保了模型对新工况的适应性和稳定性，从而提高了生产过程的效率和质量控制。 总结来说，这篇论文提出了一种创新的工业生产数据处理策略，利用自适应聚类和多模型学习，实现了软测量建模的高效性和准确性，为工业生产中的在线监控和决策支持提供了有力工具。该研究对于优化复杂工业系统的实时控制和预测具有重要的理论和实践价值。