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摘要：本发明涉及一种融合数据增强和自动加权的软测量建模方法，在训练阶段，首先利用训练数据集训练监督式变分自编码器模型，并通过隐空间增强策略实现有标签数据的生成；利用权重网络计算每个生成数据对应的权重值，用于评估生成数据质量；随后融合生成数据及对应权重训练软测量模型，并将验证数据输入该模型获取对应的损失函数值，用于优化权重网络的模型参数，软测量模型和权重网络的参数优化交替进行直至达到设定的最大迭代次数；在测试阶段，利用软测量模型进行质量变量的预测，并对预测结果进行定量的评价。本发明在数据增强阶段有效融合了下游任务对于生成数据质量的反馈，实现生成数据质量的自动评估，能有效提升软测量模型的预测性能。
主权项：1.一种融合数据增强和自动加权的软测量建模方法，其特征在于，包括如下步骤：1利用工业传感器获取过程变量测量值，同时通过实验室化验分析得到质量变量的数值，构成原始数据集，分别对原始数据集中的过程变量和质量变量样本进行归一化处理，并按照一定比例将原始数据集划分为训练数据集和验证数据集；2确定模型相关的超参数，随机初始化所有模型参数；3利用训练数据集建立监督式变分自编码器模型，并通过隐空间的增强策略实现有标签数据的生成；4结合当前软测量模型参数，提取步骤3中生成数据的特征，并计算其相应的损失函数值，将生成数据对应的特征和损失函数值作为权重网络的输入，计算每个生成数据对应的权重值，用于评估生成数据的质量及其对于软测量模型性能提升的重要性；5基于步骤3中产生的生成数据集和步骤4输出的权重值，结合软测量模型参数的初始值，计算加权的损失函数值，并利用梯度下降算法，更新软测量模型参数；6将验证数据集中的数据输入上述软测量模型，获取其对应的损失函数值，并利用该值优化权重网络的模型参数；7当迭代次数达到设定的最大迭代次数时，得到权重网络和软测量模型最终的模型参数，进入步骤8；否则，将权重网络和软测量模型更新的参数作为初始参数，返回步骤4；8在线采集测试数据，对其进行归一化处理得到测试数据集，并在软测量模型中进行质量变量的预测，利用评价指标对预测结果进行定量的评价。
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百度查询： 山东泰和科技股份有限公司 一种融合数据增强和自动加权的软测量建模方法
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