Desarrollo de un sensor suave basado en datos robusto para procesos industriales multivariables con ruido no gaussiano y valores atípicos
Autores: Liu, Yongshi; Yu, Xiaodong; Zhao, Jianjun; Pan, Changchun; Sun, Kai
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Desarrollo de un sensor suave basado en datos robusto para procesos industriales multivariables con ruido no gaussiano y valores atípicos
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Procesos industriales
Modelado no lineal basado en datos
Algoritmo robusto de detección suave
Estimación M de Huber
Regularizaciones adaptativas
Perceptrón multicapa
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 30
Citaciones: Sin citaciones
Los procesos industriales suelen ser no lineales y multivariables y sufren de ruido no gaussiano y valores atípicos en los datos del proceso, lo que causa desafíos significativos en la modelización basada en datos.
Descripción
Los procesos industriales suelen ser no lineales y multivariables y sufren de ruido no gaussiano y valores atípicos en los datos del proceso, lo que causa desafíos significativos en la modelización basada en datos.