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文档简介

动态软传感器需要实时收集和分析工业过程中的数据,并通过学习、预测来实现自适应控制。机器学习算法是一种有效的工具,用于在未知练集。监督式学习常用的算法包括人工神经网络(ANN)()C均值(FM)过程,系统根据环境的反馈来调整决策策略。增强学习算法包括马尔可夫决策过程(MDP)和深度强化学习()。法(如FFT分析和PCA分析等)进行特征的提取和选择。实验结果表明,基于机器学习算法的自适应动态软传感器建模方法,能够显著提高传统控制方法的自适应性和预测性能,有效维护工业过程

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