深度学习算法在4-CBA含量软测量中的优化与应用

本文主要探讨了人工智能领域中的深度学习算法，特别是深度置信网络（Deep Belief Network, DBN）在软测量建模中的应用。随着计算机技术的飞速发展，工业生产正朝着更加信息化和智能化的方向演进，其中控制过程变量的重要性不言而喻。传统的测量方法难以应对某些复杂或难以直接测量的过程变量，这就催生了软测量技术的需求，它能够在工业生产环境中实现在线实时预测。 深度置信网络作为一种深度学习模型，因其在特征学习方面的强大能力，被选为研究的核心工具。论文以4-CBA含量软测量建模为例，旨在解决深度置信网络在处理连续采样数据时的对称性问题。为改进传统DBN算法，作者引入了连续的受限玻尔兹曼机（Continuous Restricted Boltzmann Machine, CRBM），这使得模型能够更好地拟合非线性函数，从而提升预测精度。 在模型构建阶段，作者充分考虑了样本信息的利用，通过深度置信网络建立软测量模型，优化了训练过程，提高了预测的准确性。论文深入研究了深度置信网络的关键参数，如隐含层节点数和迭代次数，对模型性能进行了细致评估。通过比较初始样本数据和重构数据的差异，论文提供了一种判断模型训练收敛情况的方法，有效提高了参数优化的效率。 文章进一步探讨了多层深度置信网络，分析了深层结构的优势，并成功地将这一技术应用于4-CBA含量的软测量建模中。实验结果显示，基于深度置信网络的软测量模型相较于浅层算法，其预测精度有了显著提高，这对于工业生产过程的监控和优化具有重要意义。 本研究论文主要贡献在于深度置信网络在软测量领域的创新应用，特别是在4-CBA含量预测中的效果优化，以及对深度学习参数调整策略的探讨，为工业自动化控制提供了有力的技术支持。关键词包括深度学习、深度置信网络、人工神经网络和软测量，这些都是现代工业生产中极具价值的研究方向。