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申请/专利权人：复旦大学
摘要：本发明涉及一种基于分类和数据增强的熔融指数软测量方法、设备、介质，应用于挤压设备或其它过程性工业场景，方法包括如下步骤：采集挤压设备的传感器数据和进料口的粉料熔融指数数据并输入分类模型中，得到预测的生产牌号；将粉料熔融指数和传感器数据输入生产牌号对应的预测模型中，得到预测的挤压设备出料口的粒料熔融指数，实现熔融指数软测量。本发明针对采样频率与离线表征数据不匹配，影响预测准确度的问题，在训练过程中，计算最大的历史数据时间，基于历史数据时间长度内的传感器数据和粉料熔融指数数据构建样本间相互独立的样本集，基于样本集训练模型，通过逐步减小历史数据时间，实现参数优选，克服建模过程中对时间参数估算的困难。
主权项：1.一种基于分类和数据增强的熔融指数软测量方法，其特征在于，应用于挤压设备，所述熔融指数软测量方法包括如下步骤：采集所述挤压设备的传感器数据和进料口的粉料熔融指数数据并输入分类模型中，得到预测的生产牌号；将所述粉料熔融指数数据和所述传感器数据输入所述生产牌号对应的预测模型中，得到预测的挤压设备出料口的粒料熔融指数，实现熔融指数软测量，其中，所述分类模型和所述预测模型的训练过程包括如下步骤：计算最大的历史数据时间，基于历史数据时间长度内的传感器数据和粉料熔融指数构建样本间相互独立的样本集；针对所述样本集，基于生产牌号划分为多个区间，通过训练得到各个区间对应的预测模型；基于所述样本集训练分类模型；通过减小所述历史数据时间，计算不同历史数据时间下的熔融指数软测量准确度指标，将测量准确度指标最佳的历史数据时间对应的分类模型和预测模型作为最终训练好的分类模型和预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 复旦大学 基于分类和数据增强的熔融指数软测量方法、设备、介质
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