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Paper web breakage prediction using principal components analysis and classification and regression trees

机译:使用主成分分析,分类和回归树的纸幅破损预测

摘要

A system and method for predicting web breaks in a paper machine. Principal components analysis (PCA) and classification and regression tree (CART) modeling are used to predict web break sensitivity from measurements taken from the paper mill. Also, the CART model is used to isolate the root cause of the predicted web break sensitivity.
机译:一种用于预测造纸机中纸幅断裂的系统和方法。主成分分析(PCA)以及分类和回归树(CART)建模用于根据从造纸厂获得的测量结果来预测纸幅断裂敏感性。而且,CART模型用于隔离预测的断纸敏感性的根本原因。

著录项

  • 公开/公告号US6522978B1

    专利类型

  • 公开/公告日2003-02-18

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 GENERAL ELECTRIC COMPANY;

    申请/专利号US20010929534

  • 发明设计人 YU-TO CHEN;PIERO PATRONE BONISSONE;

    申请日2001-08-13

  • 分类号G01B53/00;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-22 00:05:44

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