包邮迁移学习驱动的复杂工业过程智能建模与优化控制

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31.1引言31.2理论基础61.2.1高斯过程回归模型61.2.2贝叶斯算法71.2.3MCMC算法81.2.4拉丁超立方体抽样算法101.3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111.3.1建立旧过程性能预测模型111.3.2采集新过程建模数据121.3.3模型尺度偏差迁移调整131.3.4贝叶斯迁移模型参数估计141.3.5新过程序贯试验设计161.3.6停止条件与迁移模型验证181.4实验验证191.4.1实验设计191.4.2结果分析26参考文献302基于多模型迁移和贝叶斯模型平均算法的*小成本建模方法332.1引言332.2多模型迁移策略342.3贝叶斯模型平均算法352.3.1BMA352.3.2期望*大（EM）算法362.4基于多模型迁移策略的*小成本建模方法372.4.1相似过程基础模型选择382.4.2新过程初始建模数据获取392.4.3参数估计与模型训练392.4.4补充实验与模型验证392.5实验验证412.5.1实验设计412.5.2结果分析43参考文献473基于多任务*小二乘支持向量机的多过程联合建模方法483.1引言483.2多任务*小二乘支持向量机493.2.1多任务学习算法493.2.2*小二乘支持向量机493.2.3多任务*小二乘支持向量机523.3多过程联合建模方法543.3.1数据预处理543.3.2构建多任务543.3.3模型训练与模型评估553.4实验验证553.4.1实验设计553.4.2结果分析56参考文献60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634.1引言634.2JYKPLS基本原理654.2.1PLS654.2.2KPLS654.2.3JYPLS684.2.4JYKPLS694.3基于JYKPLS迁移模型的间歇过程质量预测方法724.3.1数据预处理724.3.2基于PCA映射的数据预估744.3.3模型更新与数据剔除744.3.4在线质量预测764.4实验验证784.4.1实验设计784.4.2结果分析81参考文献875基于多尺度核JYMKPLS迁移模型的产品质量预测方法905.1引言905.2多尺度核学习方法905.3JYMKPLS方法915.4基于JYMKPLS迁