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軟測量概念產(chǎn)生于工業(yè)過程的實際需要，主要是用來解決工業(yè)控制過程中存在的無法或難以直接測量變量的在線估計的問題，其基本原理是根據(jù)某種最優(yōu)準則，選擇一組工業(yè)上易于檢測且與主導變量密切相關(guān)的輔助變量，利用大量樣本數(shù)據(jù)對過程建立數(shù)學模型從而實現(xiàn)對主導變量的估計。從所采用的數(shù)學模型來看，軟測量建模主要有基于工藝機理分析的方法(即機理建模)、直接基于控制對象數(shù)學模型的方法、基于統(tǒng)計分析的方法和基于人工智能的方法等。其中，應用較多的基于統(tǒng)計分析的建模方法有多變量線性回歸法(MLR)、主元回歸法(PCR)和部分最小二乘法(PLS)；應用較多的基于人工智能的方法主要是人工神經(jīng)元網(wǎng)絡法(ANN)，包括反向傳播神經(jīng)元網(wǎng)絡(Back Propagation Neural Networks, BPNN)、徑向基函數(shù)神經(jīng)元網(wǎng)絡(Radial Basis Function Neural Networks, RBFN)，以及回流神經(jīng)元網(wǎng)絡(Recurrent Neural Networks, RNN)等。
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