【摘 要】
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针对软传感器建模中存在的信息冗余,提出一种基于自组织特征映射神经网络(Self-Organizing Feature Mapping,SOM)的变量选择方法。该方法借助SOM简单快速的特征映射能力对数
【机 构】
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重庆大学自动化学院,重庆科技学院电气与信息学院,重庆电力高等专科学校,重庆市农业科学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(50905194),重庆市自然科学基金资助项目(CSTC2008BB2356)
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针对软传感器建模中存在的信息冗余,提出一种基于自组织特征映射神经网络(Self-Organizing Feature Mapping,SOM)的变量选择方法。该方法借助SOM简单快速的特征映射能力对数据进行投影,采用虚假最近邻点法(False Nearest Neighbor,FNN)计算某变量删减前后数据在SOM投影空间的相似度,通过相似度来判断其对主导变量的解释能力,由此进行变量的选择。实验结果表明该方法能有效的进行变量选择,为软传感器建模变量选择提供了一种新思路。
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