Orthogonal long short-term memory autoencoder for semi-supervised soft sensor modeling

Data-driven soft sensor methods are popularly applied to predict hard-to-measure variables in industrial production processes. However, in practice, the number of labeled samples is limited, which will affect the accuracy of developed soft sensors. Aiming at this point, semi-supervised soft sensor m...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Chemometrics and intelligent laboratory systems Ročník 265; s. 105499
Hlavní autoři:	Ma, Fangyuan, Ji, Cheng, Wang, Jingde, Sun, Wei, Romagnoli, Jose A.
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier B.V 15.10.2025
Témata:	Data-driven method Dynamic feature extraction Feature selection Machine learning Orthogonal auto encoder Feature selection Dynamic feature extraction Machine learning Orthogonal auto encoder Data-driven method
ISSN:	0169-7439
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!