华东交通大学电气与自动化工程学院 2. 江西省先进控制与优化重点实验室
纸质出版:2022
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陆荣秀, 赖路璐, 杨辉, 等. 基于虚拟样本生成的铈镨/钕组分含量预测[J]. 传感器与微系统, 2022,(7):152-156+160.
基于虚拟样本生成的铈镨/钕组分含量预测[J]. 2022, (7): 152-156+160.
陆荣秀, 赖路璐, 杨辉, 等. 基于虚拟样本生成的铈镨/钕组分含量预测[J]. 传感器与微系统, 2022,(7):152-156+160. DOI: 10.13873/J.1000-9787(2022)07-0152-05.
基于虚拟样本生成的铈镨/钕组分含量预测[J]. 2022, (7): 152-156+160. DOI: 10.13873/J.1000-9787(2022)07-0152-05.
针对稀土萃取生产现场采集到的有效建模样本数据少,易导致模型预测精度不高等小样本问题,提出采用随机配置网络(SCN)生成虚拟样本进行组分含量预测的方法。以真实样本确定的SCN模型为依据,根据隐含层与输出层、输入层与隐含层的之间的映射关系,采用中点插值方法生成虚拟样本;然后混合原始真实样本与虚拟样本,建立基于SCN的铈镨/钕(CePr/Nd)组分含量预测模型。通过稀土萃取现场数据验证,结果表明:本文方法可以实现稀土萃取过程现场组分含量的快速、准确检测。
针对稀土萃取生产现场采集到的有效建模样本数据少,易导致模型预测精度不高等小样本问题,提出采用随机配置网络(SCN)生成虚拟样本进行组分含量预测的方法。以真实样本确定的SCN模型为依据,根据隐含层与输出层、输入层与隐含层的之间的映射关系,采用中点插值方法生成虚拟样本;然后混合原始真实样本与虚拟样本,建立基于SCN的铈镨/钕(CePr/Nd)组分含量预测模型。通过稀土萃取现场数据验证,结果表明:本文方法可以实现稀土萃取过程现场组分含量的快速、准确检测。
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