导读:本文包含了正交最小二乘算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:局部保持偏最小二乘算法,正交C-LPPLS,故障诊断,操作空间设计
正交最小二乘算法论文文献综述
南雨含[1]（2018）在《局部保持偏最小二乘算法的正交改进及应用》一文中研究指出偏最小二乘回归分析方法(Partial Least Squares Regression,PLS)是一种多元数据统计方法,广泛应用在质量控制、医药等各方面。传统偏最小二乘方法处理线性数据之间的关系,在实际应用中往往无法取得令人满意的效果,其主要原因在于现象之间的联系往往不是线性的,而是复杂的非线性关系。目前,非线性偏最小二乘算法也逐渐受到学者关注。然而现有的非线性偏最小二乘方法也各有优劣,从计算效率、复杂程度、应用层面上很难去寻求一种规范的非线性偏最小二乘方法。局部保持偏最小二乘(Locality-Preserving Partial Least-Squares,LPPLS)是一种全新的非线性偏最小二乘算法,用流形学习局部保持投影算法(Local Preserving Projection,LPP)替换传统最小二乘算法中的主成分提取,通过利用局部线性近似来达到全局非线性映射的思路可以高效地提升系统非线性处理能力。本文基于这种新颖的非线性偏最小二乘算法——局部保持偏最小二乘方法进行深入的理论研究,从该方法的几何结构特性分析入手,提出了正交化的改进算法,在探索正交LPPLS方法在工业过程故障诊断应用的同时,提出了对其逆模型的构建及模型不确定度分析,将该方法用于超高维、强非线性的糖基化过程的操作设计中。本文的主要工作如下:首先,对局部保持偏最小二乘算法(LPPLS)的几何特性进行分析,发现其非正交化的本质,并借鉴正交并行偏最小二乘算法思想,对LPPLS进行正交化,提出了正交C-LPPLS算法,将数据空间分解为联合输入输出子空间(CVS)、输入-主元空间(IPS)、输入残差子空间(IRS)、输出主元子空间(OPS)、输出残差子空间(OR)五个子空间。将正交的C-LPPLS算法应用于TE过程的故障诊断,通过五个子空间同时进行完整的数据监测和故障诊断,验证改进算法的有效性。其次,C-LPPLS方法在复杂过程操作设计应用的角度,提出针对正交C-LPPLS逆模型的设计思路,避免了传统基于机理模型的操作优化设计,用于指导生产。利用C-LPPLS逆模型分析可以构建复杂系统过程变量、质量变量之间的数据关系,针对每一种期望的产品质量,都能通过逆模型寻求到相应的操作条件。同时考虑到数据模型本身的不确定性,对逆模型进行不确定度分析,从而得到合理的操作空间。并将上述方法应用到单克隆抗体制药糖基化过程的操作空间设计中,通过与PLS逆模型方法进行对比分析,来验证逆模型在药物制备设计中的有效性。(本文来源于《北京化工大学》期刊2018-06-02）
邓文彬,孙明轩[2]（2010）在《非线性时变系统神经网络辨识的正交迭代学习最小二乘算法》一文中研究指出针对有限时间区间非线性时变系统,利用QR分解,提出用于时变高阶神经网络训练的正交迭代学习最小二乘算法。通过二维Givens变换,进行时变权值估计迭代更新,文中给出了在线辨识和离线辨识两种不同方式。数值结果表明,随着迭代次数增加算法收敛,训练后得到的神经网络输出能够跟踪上系统的实际输出。(本文来源于《Proceedings of 2010 International Conference on Future Information Technology and Management Engineering (FITME 2010) Volume 3》期刊2010-10-09）
葛淼[3]（2009）在《平面阵列天线的正交化最小二乘恒模算法》一文中研究指出本文利用奇异值分解将入射到平面阵列天线上的不同信号分离,并把天线阵接收的数据矩阵映射到信号子空间上,在信号子空间中研究波束形成问题。我们将最小二乘恒模算法、奇异值分解和正交化过程相结合,运用到平面阵的盲波束形成算法中,通过仿真结果可以看出算法的收敛速度、分离信号的效果等,进而证实该算法的有效性。(本文来源于《2009年全国无线电应用与管理学术会议论文集》期刊2009-11-28）
陈静,葛超,朱开宇[4]（2008）在《基于正交最小二乘法的神经网络中心选取算法的研究》一文中研究指出径向基函数网络构造中的关键问题是网络中心的选取,最小二乘算法采用正交化方法,独立计算回归算子对输出的贡献,故使中心的选择步骤简单有效。(本文来源于《陶瓷研究与职业教育》期刊2008年01期）
苏美娟,邓伟[5]（2007）在《RBF网络的微分进化正交最小二乘算法》一文中研究指出研究用于径向基函数(RBF)网络训练的一种微分进化正交最小二乘(DEOLS)算法。把微分进化(DE)算法的种群作为正交最小二乘(OLS)算法的候选径向基函数集合,利用OLS对DE的种群个体进行评断,以确定RBF网络的隐结点的数目、中心和宽度。该算法融合了DE的强大搜索能力和OLS的高效评断能力,隐结点的选择比OLS要合理,同时避免DE的复杂性。最后使用实验验证了该算法的优越性。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2007年35期）
张兴兰,曹长修,梅彬[6]（2002）在《一种新型径向基函数神经网络学习算法——递归正交最小二乘法(ROLS)》一文中研究指出径向基函数神经网络在很多领域都得到了成功的应用。但迄今为止仍没有一种有效的方法来确定隐层中心数目。笔者将递归正交最小二乘 (ROLS)方法引入RBFNN建模训练 ,利用ROLS算法训练网络后所得的有用信息 ,采用后向选择算法 ,逐步去掉那些使网络残差增加最小的中心 ,在得到网络有效中心的同时 ,还满足了精度要求 ,从而大大简化了RBF网络结构 ,节约了大量的存储空间以及计算量。仿真和实验结果表明该方法是有效而实用的(本文来源于《重庆大学学报(自然科学版)》期刊2002年10期）
潘立登,吴宁川[7]（2002）在《径向基函数神经网络正交最小二乘改进算法的实现》一文中研究指出综合现有文献提出的径向基函数 (RBF)神经网络关于正交最小二乘学习算法 ,对它作了改进 ,增加对于回归矩阵线性无关的判断及 β值调整的方法 ,提出具体编程实现。通过仿真实例证明了该算法的价值(本文来源于《北京化工大学学报(自然科学版)》期刊2002年04期）
杨屹,王江,王先来[8]（2001）在《快速模糊正交最小二乘算法》一文中研究指出在非线性正交最小二乘辨识方法中引入模糊基函数 ,得到可以统一利用语言信息和数据信息的模糊正交最小二乘方法 ,并且针对其计算量大 ,速度慢的缺点 ,推导出不用计算正交项的快速模糊正交最小二乘算法 ,并且在玻璃窑炉温度系统离线建模中进行了仿真实验 ,验证了算法的有效性(本文来源于《控制理论与应用》期刊2001年04期）
王江,王先来,杨屹[9]（2000）在《快速模糊正交最小二乘算法》一文中研究指出本文在非线性正交最小二乘辨识方法中引入模糊基函数 ,得到可以统一利用语言信息和数据信息的模糊正交最小二乘方法 ,并且针对其计算量大 ,速度慢的缺点 ,推导出不用计算正交项的快速模糊正交最小二乘算法 ,并且在玻璃窑炉温度系统离线建模中进行了仿真实验 ,验证了算法的有效性(本文来源于《电气传动》期刊2000年06期）
丁德荣,颜杰,阎爱国,刘世庆[10]（2000）在《正交函数-偏最小二乘算法及其在复方制剂分析中的应用》一文中研究指出提出了一种由正交函数（ＯＦ） 与偏最小二乘法（ＰＬＳ） 相结合的正交函数偏最小二乘算法（ＯＦＰＬＳ） ，并把它用于撒痛风注射液各组分的同时测定，与偏最小二乘法（ＰＬＳ） 所预测的结果进行比较，两者所测得安替比林、水杨酸钠、咖啡因的平均回收率和相对标准偏差分别为１００－２ ％ ，１－６ ％ ；１００－１ ％ ，０－３７％ ；１００－１ ％ ，０－９６ ％ 和９９－４ ％ ，２－０ ％ ；１００－９ ％ ，１－２ ％ ；９９－８ ％ ，１－５ ％ ．(本文来源于《沈阳药科大学学报》期刊2000年01期）
正交最小二乘算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对有限时间区间非线性时变系统,利用QR分解,提出用于时变高阶神经网络训练的正交迭代学习最小二乘算法。通过二维Givens变换,进行时变权值估计迭代更新,文中给出了在线辨识和离线辨识两种不同方式。数值结果表明,随着迭代次数增加算法收敛,训练后得到的神经网络输出能够跟踪上系统的实际输出。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
正交最小二乘算法论文参考文献
[1].南雨含.局部保持偏最小二乘算法的正交改进及应用[D].北京化工大学.2018
[2].邓文彬,孙明轩.非线性时变系统神经网络辨识的正交迭代学习最小二乘算法[C].Proceedingsof2010InternationalConferenceonFutureInformationTechnologyandManagementEngineering(FITME2010)Volume3.2010
[3].葛淼.平面阵列天线的正交化最小二乘恒模算法[C].2009年全国无线电应用与管理学术会议论文集.2009
[4].陈静,葛超,朱开宇.基于正交最小二乘法的神经网络中心选取算法的研究[J].陶瓷研究与职业教育.2008
[5].苏美娟,邓伟.RBF网络的微分进化正交最小二乘算法[J].计算机工程与应用.2007
[6].张兴兰,曹长修,梅彬.一种新型径向基函数神经网络学习算法——递归正交最小二乘法(ROLS)[J].重庆大学学报(自然科学版).2002
[7].潘立登,吴宁川.径向基函数神经网络正交最小二乘改进算法的实现[J].北京化工大学学报(自然科学版).2002
[8].杨屹,王江,王先来.快速模糊正交最小二乘算法[J].控制理论与应用.2001
[9].王江,王先来,杨屹.快速模糊正交最小二乘算法[J].电气传动.2000
[10].丁德荣,颜杰,阎爱国,刘世庆.正交函数-偏最小二乘算法及其在复方制剂分析中的应用[J].沈阳药科大学学报.2000
标签：局部保持偏最小二乘算法; 正交C-LPPLS; 故障诊断; 操作空间设计;