一种基于非线性慢特征回归模型的聚丙烯熔融指数软测量方法

摘要

本发明公开一种基于非线性慢特征回归模型的聚丙烯熔融指数软测量方法。本发明方法首先使用核学习技巧将SFA扩展成核慢特征分析后，再使用遗传算法优化选择最佳的非线性慢特征建立其与聚丙烯熔融指数之间的回归模型，从而使用非线性慢特征回归模型实施聚丙烯熔融指数的软测量。首先使用基于核学习的非线性白化方法将原输入数据白化成特征矩阵，再对特征矩阵实施慢特征分析，实现了非线性慢特征的变换过程。此外，本发明方法通过遗传算法优化选择出最优的特征向量建立回归模型，并在此基础上实施聚丙烯熔融指数的软测量，从遗传算法最优的角度保证了软测量模型的精度。