计算机工程与应用 ›› 2017, Vol. 53 ›› Issue (6): 227-230.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1507-0179
刘瑞兰,毛佳敏
LIU Ruilan, MAO Jiamin
摘要: PTA工业生产过程中4-CBA的含量是评价其产品质量的重要依据。将深度置信网络和已有的浅层算法相结合,提出基于深度置信网络的4-CBA软测量模型。深度置信网络是一种典型的深度学习算法,该算法在特征学习方面优势显著。根据实验结果,基于深度置信网络的软测量模型能够很好地估计4-CBA含量,和单纯的BP神经网络模型相比,基于深度置信网络的模型预测精度更高。