發(fā)布時間：2018-06-12 19:21

  本文選題：高斯過程模型 + 工業(yè)過程　； 參考：《華南理工大學學報(自然科學版)》2016年12期

【摘要】：面對日益復雜的工業(yè)過程,傳統(tǒng)傳感器無法得到有效應用,重要變量無法準確建模,重要過程無法得到有效優(yōu)化和診斷,高斯過程模型的提出和應用為工業(yè)過程建模、優(yōu)化和控制提供了一個廣闊的思路,并可兼顧描述不確定信息.文中針對工業(yè)過程的復雜特性,不僅綜述了高斯過程的基本方法以及存在的主要問題,而且歸納了其基本建模、優(yōu)化、控制及故障診斷的應用和研究成果.最后,結合國際上發(fā)展及作者的實踐經驗總結并展望了高斯過程模型在工業(yè)過程中的應用前景和發(fā)展趨勢.
[Abstract]:In the face of increasingly complex industrial processes, traditional sensors can not be effectively applied, important variables can not be accurately modeled, important processes can not be effectively optimized and diagnosed, and Gao Si process models are proposed and applied to industrial processes. Optimization and control provide a broad idea, and can account for the description of uncertain information. In view of the complex characteristics of industrial processes, this paper not only summarizes the basic methods and main problems of Gao Si process, but also summarizes its basic modeling, optimization, control and fault diagnosis applications and research results. Finally, the application prospect and development trend of Gao Si process model in industrial process are summarized and forecasted based on the international development and author's practical experience.
【作者單位】： 華南理工大學自動化科學與工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61673181,61403142) 廣東省自然科學基金資助項目(2015A030313225) 廣東省科技計劃項目(2016A020221007) 佛山市科技創(chuàng)新專項資金項目(2014AG10018)~~
【分類號】：TP18

【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 呂勝尚;;關于高斯過程的幾個問題[J];西北電訊工程學院學報;1986年02期

2 喻鑫;柳健;田金文;;基于高斯過程的點匹配方法[J];華中科技大學學報(自然科學版);2007年12期

3 董曉慧;柴桂榮;孟憲春;;一種應用稀疏高斯過程回歸模型的半監(jiān)督分類算法[J];電腦知識與技術;2010年28期

4 傅啟明;劉全;伏玉琛;周誼成;于俊;;一種高斯過程的帶參近似策略迭代算法[J];軟件學報;2013年11期

5 李宏偉;劉揚;盧漢清;方亦凱;;結合半監(jiān)督核的高斯過程分類[J];自動化學報;2009年07期

6 黃麗平;孫永雄;申晨;;用基于中值濾波的高斯過程預測3G網絡性能[J];計算機工程與應用;2013年02期

7 夏戰(zhàn)國;夏士雄;蔡世玉;萬玲;;類不均衡的半監(jiān)督高斯過程分類算法[J];通信學報;2013年05期

8 何志昆;劉光斌;趙曦晶;王明昊;;高斯過程回歸方法綜述[J];控制與決策;2013年08期

9 劉輝;白峰杉;;基于混合高斯過程模型的高光譜圖像分類算法[J];高校應用數學學報A輯;2010年04期

10 張樂;劉忠;張建強;任雄偉;;基于人工蜂群算法優(yōu)化的改進高斯過程模型[J];國防科技大學學報;2014年01期

相關會議論文 前5條

1 劉信恩;肖世富;莫軍;;用于不確定性分析的高斯過程響應面模型設計點選擇方法研究[A];中國計算力學大會'2010（CCCM2010）暨第八屆南方計算力學學術會議（SCCM8）論文集[C];2010年

2 劉冬;張清華;;基于高斯過程的精密衛(wèi)星鐘差加密[A];第二屆中國衛(wèi)星導航學術年會電子文集[C];2011年

3 李雅芹;楊慧中;;一種基于仿射傳播聚類和高斯過程的多模型建模方法[A];2009中國過程系統(tǒng)工程年會暨中國mes年會論文集[C];2009年

4 趙級漢;張國敬;姜龍;魏巍;;基于疊加高斯過程的數字噪聲產生方法FPGA實現[A];第二十四屆全國空間探測學術交流會論文摘要集[C];2011年

5 何志昆;劉光斌;姚志成;趙曦晶;;基于高斯過程回歸的FOG標度因數溫度漂移建模新方法[A];第25屆中國控制與決策會議論文集[C];2013年

相關博士學位論文 前6條

1 王建民;礦山邊坡變形監(jiān)測數據的高斯過程智能分析與預測[D];太原理工大學;2016年

2 趙靜;基于高斯過程的動態(tài)系統(tǒng)研究[D];華東師范大學;2016年

3 潘偉;基于高斯過程的高爐煉鐵過程辨識與預測[D];浙江大學;2012年

4 賀建軍;基于高斯過程模型的機器學習算法研究及應用[D];大連理工大學;2012年

5 夏戰(zhàn)國;基于高斯過程的提升機軸承性能評測方法研究[D];中國礦業(yè)大學;2013年

6 趙偉;復雜工程結構可靠度分析的高斯過程動態(tài)響應面方法研究[D];廣西大學;2014年

相關碩士學位論文 前10條

1 李紅麗;回歸分析中的貝葉斯推斷技術的研究[D];江南大學;2015年

2 李勵耘;基于高斯過程的抓取規(guī)劃方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2015年

3 王雪茹;基于高斯過程的風電機組部件建模與監(jiān)測研究[D];華北電力大學;2015年

4 于立鑫;基于高斯過程—差異進化算法的隧道施工多元信息反分析研究[D];大連海事大學;2015年

5 戈財若;基于高斯過程的高光譜圖像分類算法研究[D];東華理工大學;2015年

6 葉婧;基于高斯過程回歸的鋰電池數據處理[D];北京交通大學;2016年

7 張棟;基于在線學習高斯過程有桿泵油井動態(tài)液面建模方法研究[D];東北大學;2014年

8 王奉偉;改進的局部均值分解和高斯過程在變形監(jiān)測數據處理中的應用研究[D];東華理工大學;2016年

9 曹瑜;基于高斯過程的非線性不確定延遲系統(tǒng)的模型預測控制[D];華中科技大學;2014年

10 張莉萍;基于廣義高斯過程回歸的函數型數據分析[D];東南大學;2016年

，

本文編號：2010793