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公开(公告)号：CN119069019A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202410631725.4
申请日：2024-05-21
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G16C20/20 , G16C20/70 , G06F30/27 , G06F111/04 , G06F111/08 , G06F111/10 , G06F119/10
Abstract: 本发明涉及基于二次不等式约束鲁棒随机配置网络的工业软测量方法，把随机配置网络输出权重的优化问题转化为二次不等式约束条件下的最小二乘问题,提出了二次不等式约束的随机配置网络，使其输出权重更加稳定。进一步,为抑制训练样本中异常值对输出权重的影响提出了二次不等式约束的鲁棒随机配置网络，其过程是，先利用样本的拉普拉斯度矩阵构建样本的权重矩阵，鉴别出可能的异常值，再把SCN输出权重优化问题转为二次不等式约束下的加权最小二乘问题，把所提出方法应用在工业过程软测量中，实验结果表明在样本中存异常值时，有良好的软测量效果。
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