权重调整与决策融合的ELM在线故障检测优化方法

"带权重变化和决策融合的ELM在线故障检测" 在线故障检测是工业生产过程中保障设备稳定运行和产品质量的重要手段。极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)是一种高效的单层神经网络学习算法，它以其快速的训练速度和优良的泛化能力在机器学习领域得到了广泛应用。在传统ELM的基础上，本文提出的"带权重变化和决策融合的ELM在线故障检测"方法旨在提升故障检测的精确度和响应速度。 该方法首先采用了在线学习的方式，即ELM对样本数据分批或分块地进行学习，这使得系统能够实时处理生产过程中的在线数据。对于每个新到来的数据块，ELM会根据其预测结果调整样本权重。如果新样本被当前监控模型错误预测，那么它的权重会被增加，以此强化模型对这些异常或故障模式的关注，从而改善模型的适应性。 此外，文中还引入了决策级融合策略。这一策略在数据监控模型层面进行集成，通过结合多个独立的ELM模型的决策结果，提高了模型的综合决策能力。决策级融合可以有效地整合多个模型的优点，降低单一模型可能出现的误判概率，从而提高整体故障检测的准确性。 实验部分，研究人员使用了公开的UCI数据集和TE过程进行仿真实验，以验证提出的ELM方法的效果。对比结果显示，该方法不仅在训练时间上有显著优势，而且在检测准确率上也表现出色，证明了其在实际应用中的潜力。 总结来说，"带权重变化和决策融合的ELM在线故障检测"方法结合了动态权重调整和多模型决策融合，提升了在线故障检测的效率和准确性。这种方法对于实时监测复杂生产过程的健康状态，及时发现并预防故障，具有重要的理论和实践价值。