基于模糊基函数变换的PLS及其在软测量中的应用 (2009年)

针对以往非线性偏最小二乘法（PLS）的局限性，提出了一种基于模糊基函数变换的PLS算法，用以解决非线性系统的建模问题。该方法首先通过模糊基函数变换将自变量与因变量之间的非线性关系转化为线性关系，再利用PLS算法进行回归求参，从而有效克服由于模糊基函数变换所引发的维数增加以及多重共线性，使得模型在具有较高拟合精度的同时还能有效地抑制噪声。通过仿真实验进一步验证了该方法的有效性，并将其应用于湿法冶金萃取过程组分含量软测量建模问题，得到了满意的效果。