SOM-PCA-RVM复合建模在复杂系统中的应用研究

"基于SOM-PCA-RVM的过程建模及其应用 (2009年) - 华东理工大学自动化研究所 - 李昕, 颜学峰" 本文是一篇工程技术领域的论文，研究了如何处理高度非线性、具有变量交互作用且数据具有类别特征的复杂系统的过程建模问题。作者提出了一种结合自组织映射神经网络（SOM）、主元分析（PCA）和关联向量机（RVM）的建模方法。 首先，自组织映射神经网络（SOM）被用于对样本进行预处理。SOM是一种无监督学习算法，能将高维度数据映射到低维度空间，并且保留原始数据的拓扑结构。在本文中，SOM的作用是将样本划分为多个模式特性相近的子类，这样可以更好地捕捉数据的内在结构，同时减少了数据的复杂性。 接下来，主元分析（PCA）被应用于每个子空间的建模样本。PCA是一种降维技术，通过找出样本方差最大的方向，即主元，来减少数据的冗余信息。在确定最佳主元个数时，通常会依据预测性能，如均方误差或相关系数等指标，来选择最能代表数据变化的主元，从而降低模型复杂性，提高预测准确性。 最后，关联向量机（RVM）被用来构建模型。RVM是一种机器学习方法，它基于支持向量机（SVM）理论，但使用核函数和拉普拉斯插值来避免训练大型数据集时的计算复杂性。每个子空间的主元被作为RVM的输入，建立各自独立的模型。这样的分类建模策略可以更好地适应不同子类的特性，提高模型的泛化能力。 论文通过仿真试验和实际应用在精对苯二甲酸生产过程中对羧基苯甲醛含量的软测量验证了该方法的有效性。结果表明，SOM-PCA-RVM模型不仅在拟合精度和预测精度上优于单一的RVM模型，而且优于PCA-RVM模型，显示了其在处理复杂系统建模问题上的优越性。 关键词涉及的领域包括：自组织映射网络（SOM）用于数据分类和降维，主元分析（PCA）用于数据压缩和特征提取，关联向量机（RVM）用于高效建模，以及软测量技术，它允许通过对过程参数的间接测量来进行预测。此外，对羧基苯甲醛的测量是化工生产中的一个重要环节，反映了该方法在具体工业实践中的应用价值。 这篇论文对于理解和解决高度非线性、多变量交互作用的复杂系统建模问题提供了新的思路，对于从事过程控制、工业数据分析以及机器学习研究的工程师和科研人员具有很高的参考价值。