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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种面向高炉炼铁过程的时序核平稳宽度学习方法，步骤包括：非线性内核宽度表示估计、时序匹配机制、平稳‑回归整体目标构建与参数估计以及独立增量学习；所述的方法设计了一种以非线性内核宽度表示（Nonlinearkernelbroadrepresentation，NKBR）的特征估计策略，这一策略为随后通过核技术进行随机特征映射奠定了非线性基础；之后，建立时序匹配机制，在模型NKBR和输出之间建立时序联系实现隐变量预测任务；并以Kullback‑Leibler（KL）散度为目标函数进行平稳‑回归整体目标构建，并提出了一种双环参数优化方法来进行参数估计；当收集到额外的数据，利用独立增量学习机制来保持原始模型和更新模型的相互独立性，从而保持长期可更新的回归建模与监测能力。
主权项：1.一种面向高炉炼铁过程的时序核平稳宽度学习方法，其特征在于，步骤包括：非线性内核宽度表示估计、时序匹配机制、平稳-回归整体目标构建与参数估计以及独立增量学习；所述的方法设计了一种以非线性内核宽度表示Nonlinearkernelbroadrepresentation，NKBR的特征估计策略，这一策略为随后通过核技术进行随机特征映射奠定了非线性基础；之后，建立时序匹配机制，在模型NKBR和输出之间建立时序联系实现隐变量预测任务；并以Kullback-LeiblerKL散度为目标函数进行平稳-回归整体目标构建，并提出了一种双环参数优化方法来进行参数估计；当收集到额外的数据，利用独立增量学习机制来保持原始模型和更新模型的相互独立性，从而保持长期可更新的回归建模与监测能力。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种面向高炉炼铁过程的时序核平稳宽度学习方法
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