[發明專利]基于RReliefF變量選擇的生產過程主導變量精簡化軟測量方法

有效

• 申請號: 201210551613.5
• 申請日: 2012-12-18
• 公開（公告）號: CN103033213A
• 公開（公告）日: 2013-04-10
• 發明（設計）人: 李太福;顏克勝;蘇盈盈;姚立忠;胡文金;王美丹
• 申請（專利權）人: 重慶科技學院
• 主分類號: G01D21/00
• 分類號: G01D21/00
• 代理公司: 重慶為信知識產權代理事務所(普通合伙) 50216
• 代理人: 余錦曦

技術領域

本發明屬于軟測量技術領域，具體涉及一種基于RReliefF變量選擇的生成過程主導變量精簡化軟測量方法。

背景技術

到目前為止，在實際生產過程中，存在著許多因為技術或經濟原因無法直接測量的變量，在這種情況下，軟測量技術應運而生。軟測量就是依據可測、易測的過程變量(稱為輔助變量)與難以直接檢測的待測變量(稱為主導變量)的數學關系，根據某種最優準則，采用各種計算方法，用軟件實現對待測變量的測量或估計。軟測量技術是目前研究的一個熱點，例如中國專利(專利號：200410017533.7)就提出了一種基于支持向量機的軟測量建模方法。

在軟測量過程中，輔助變量的選擇是第一步。在大多數實際生產過程中，人們經常不能確定哪個輔助變量與主導變量相關，或有多大程度的相關，因而導致參與計算的輔助變量數量眾多。將眾多輔助變量通過計算，實現對主導變量的軟測量，會帶來龐大的計算量，不僅耗時耗力，并且得到的軟測量結果也并不一定是最好的，這是在生成過程中不希望看到的事情。如何利用最少的輔助變量集對主導變量實現效果最好的的軟測量，成為人們追求的目標。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于RReliefF變量選擇的生成過程主導變量精簡化軟測量方法，能夠在建模效果最佳的準則上找出含輔助變量個數最少的輔助變量集對主導變量進行建模，實現對主導變量精簡化的軟測量。

本發明的技術方案如下：一種基于RReliefF變量選擇的生產過程主導變量精簡化軟測量方法，其關鍵在于按如下步驟進行：

步驟一：確定與主導變量可能相關的n個原始輔助變量，采集n個原始輔助變量和主導變量的取值，組成樣本集，樣本集大小為m，樣本大小為n+1；

所述樣每個樣本中，包含有一個主導變量和n個原始輔助變量共n+1個變量的取值。

步驟二：利用RReliefF算法分別計算n個原始輔助變量的權重值；

利用RReliefF算法計算n個原始輔助變量中任一原始輔助變量A的權重值按如下步驟進行：

(一)從樣本集中選出某個樣本D_i，從剩余的m-1個樣本中選出離該樣本D_i距離最近的k個樣本，其中1≤i≤m；k的值一般取10-20為宜。所述距離指歐式距離。

(二)計算在所述樣本D_i主導變量取值P₀條件下的權重集n_dC，按下式進行：

ndC=+Σi=1k|P0-Pi|Pmax-Pmin·1k]]>

其中，P₀表示所述樣本D_i的主導變量P的取值，P_i(1≤i≤k)是所述k個樣本中第i個樣本的主導變量值，P_max和P_min分別是m個樣本中主導變量的最大值和最小值；

(三)計算在所述樣本D_i原始輔助變量A條件下的權重集n_dA[A]，按下式進行：