迁移学习驱动的复杂工业过程智能建模与优化控制
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作者褚菲,代邦武
出版社冶金工业出版社
ISBN9787502494513
出版时间2023-06
装帧平装
开本16开
定价99.9元
货号1203130879
上书时间2024-11-14
商品详情
- 品相描述：全新
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目录
第1部分迁移学习驱动的建模方法
1基于高斯过程模型和贝叶斯算法的改进快速建模方法
1.1引言
1.2理论基础
1.3基于高斯过程模型和贝叶斯算法的改进模型迁移建模策略
1.4实验验证
参考文献
2基于多模型迁移和贝叶斯模型平均算法的最小成本建模方法
2.1引言
2.2多模型迁移策略
2.3贝叶斯模型平均算法
2.4基于多模型迁移策略的最小成本建模方法
2.5实验验证
参考文献
3基于多任务最小二乘支持向量机的多过程联合建模方法
3.1引言
3.2多任务最小二乘支持向量机
3.3多过程联合建模方法
3.4实验验证
参考文献
第2部分迁移学习驱动的产品质量预测方法
4基于JYKPLS迁移模型的产品质量预测方法
4.1引言
4.2JYKPLS基本原理
4.3基于JYKPLS迁移模型的间歇过程质量预测方法
4.4实验验证
参考文献
5基于多尺度核JYMKPLS迁移模型的产品质量预测方法
5.1引言
5.2多尺度核学习方法
5.3JYMKPLS方法
5.4基于JYMKPLS迁移模型的产品质量预测方法
5.5实验验证
参考文献
6基于多源域适应JYPLS迁移模型的产品质量预测方法
6.1引言
6.2域适应学习方法
6.3多源域适应JYPLS迁移模型
6.4基于多源域适应JYPLS迁移模型的质量预测方法
6.5实验验证
参考文献
第3部分迁移学习驱动的间歇过程优化控制方法
7迁移学习驱动的间歇过程批次间运行优化控制
7.1引言
7.2优化问题描述
7.3修正自适应优化方法
7.4基于JYPLS迁移模型的间歇过程批次间运行优化控制
7.5实验验证
参考文献
8迁移学习驱动的间歇过程优化补偿控制策略
8.1引言
8.2模型更新策略
8.3基于过程迁移模型的间歇过程优化补偿控制
8.4实验验证
参考文献
9迁移学习驱动的间歇过程最u补偿控制策略
9.1引言
9.2优化补偿问题描述
9.3信赖域方法
9.4建模方法
9.5基于JITL-JYKPLS的批次间最u补偿控制方法
9.6实验验证
参考文献
10迁移学习驱动的间歇过程集成运行优化控制
10.1引言
10.2批次间与批次内优化
10.3批次内修正策略
10.4间歇过程集成运行优化控制
10.5实验验证
参考文献
内容摘要
本书详细介绍了当前人工智能背景下迁移学习方法在复杂工业过程智能建模和优化控制中的应用、思路和案例。全书共分3部分：第1部分介绍了迁移学习驱动的建模方法；第2部分介绍了迁移学习驱动的间歇过程产品质量预测方法；第3部分介绍了迁移学习驱动的间歇过程优化控制方法。本书可供从事复杂工业过程建模与控制、人工智能、大数据等相关领域的科研人员和工程技术人员阅读，也可供高等院校自动化及其相关专业师生学习和参考。
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