Stacked Spatial-Temporal Autoencoder for Quality Prediction in Industrial Processes

Nowadays, data-driven soft sensors have become a mainstream for the key performance indicators prediction, which guarantees the safety and stability of the industrial process. The typical autoencoder (AE) has been widely used to extract potential features through unsupervised pretraining and supervi...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	IEEE transactions on industrial informatics Ročník 19; číslo 8; s. 1 - 9
Hlavní autoři:	Yan, Feng, Yang, Chunjie, Zhang, Xinmin
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Piscataway IEEE 01.08.2023 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Témata:	Correlation Decontamination Feature extraction Key performance indicator Mathematical models Memory modules Representation learning Soft sensor Soft sensors Sorbents spatial-temporal autoencoder temporal autoencoder
ISSN:	1551-3203, 1941-0050
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!