半监督鲁棒概率偏最小二乘模型及其在多采样率过程监控中的应用

来源：信息与控制杂志2017年第6期北京时间：

作者：陈家益, 赵忠盖, 刘飞

摘要：针对实际工业过程中多采样率问题，引入半监督方法，提出一种半监督鲁棒概率偏最小二乘法，将采样率不一致的完整数据分成少数标记样本和大量未标记样本，然后分别用这两种样本数一致的数据建立鲁棒概率偏最小二乘（PPLS）模型，通过充分挖掘大量未标记数据提供的有用信息来提高模型的准确性.更进一步，将半监督鲁棒PPLS引入过程监控中，提出GT2、SPEx和SPEy三个监控指标，分别监控过程的受控状态以及模型关系的变化.通过对半监督鲁棒PPLS和降采样鲁棒PPLS在TE过程监控应用中比较，结果表明半监督鲁棒PPLS比降采样鲁棒PPLS效果更好.

关键词：半监督, 鲁棒概率偏最小二乘, 多采样率, 监控指标