SSAE‐KPLS: A quality‐related process monitoring via integrating stacked sparse autoencoder with kernel partial least squares

Kernel partial least squares (KPLS) is widely employed to address the issue of nonlinearity inherent in complex industrial processes. However, KPLS can only extract shallow features from process measurements. This paper proposes a new quality‐related process monitoring method via integrating stacked...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Canadian journal of chemical engineering Ročník 101; číslo 10; s. 5858 - 5873
Hlavní autoři:	Ye, Zhenyu, Wu, Ping, He, Yuchen, Pan, Haipeng
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Hoboken, USA John Wiley & Sons, Inc 01.10.2023 Wiley Subscription Services, Inc
Témata:	Fault detection Kernels KPLS Least squares Monitoring Nonlinearity process monitoring Process variables quality‐related SSAE
ISSN:	0008-4034, 1939-019X
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!