人工智能-深度学习-深度学习算法在软测量建模中的应用研究.pdf

深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它通过模拟人脑神经网络结构，构建多层非线性变换的模型，从而实现复杂数据的高效处理和模式识别。深度置信网络（Deep Belief Network, DBN）是深度学习中的典型代表，由多个受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine, RBM）层堆叠而成，特别适用于特征学习和数据表示。 在现代工业化生产过程中，控制过程变量至关重要，软测量技术应运而生。软测量技术利用已知的输入参数，通过数学模型预测难以直接测量的关键过程变量，实现在线实时监控。4-CBA（4-Chlorobenzaldehyde）含量是化工工艺中的一个重要指标，准确预测其含量对于优化生产过程和产品质量控制有着积极作用。 论文中，研究者针对连续采样数据处理中的对称性问题，引入了连续的受限玻尔兹曼机单元。传统的二进制RBM在处理连续数据时可能遇到困难，而连续RBM则能更好地适应非线性关系，从而改善模型对4-CBA含量的拟合效果。此外，论文还结合深度置信网络与传统浅层算法，构建了更深的软测量模型，这有助于发掘数据的多层次特征，提升预测精度。 在深度置信网络的参数优化方面，研究者探讨了隐藏层节点数和迭代次数对模型性能的影响。隐藏层节点数决定了模型的复杂度，过多或过少都可能导致模型拟合不足或过拟合。迭代次数则直接影响模型训练的收敛性和预测效果。通过大量实验，研究者找到了一些经验性的最优参数范围，同时利用初始样本数据和重构数据之间的差异来判断最大似然估计的收敛状态，提高了优化过程的效率。 论文进一步研究了具有多个隐藏层的深度置信网络，分析了深层网络的性能优势。深度网络能够捕捉更复杂的依赖关系，增强模型的泛化能力。实验结果显示，基于深度置信网络的4-CBA含量软测量模型在预测精度上显著优于传统方法，证明了深度学习在工业过程控制中的巨大潜力。 这篇研究论文深入探索了深度学习算法，特别是深度置信网络在软测量建模中的应用，旨在提高对化工生产中关键过程变量如4-CBA含量的预测精度。通过对算法的改进和参数优化，不仅解决了数据处理的难题，还提升了模型的预测性能，对于工业自动化和智能控制具有重要实践意义。