Novel Virtual Sample Generation Based on Locally Linear Embedding for Optimizing the Small Sample Problem: Case of Soft Sensor Applications
Novel Virtual Sample Generation Based on Locally Linear Embedding for Optimizing the Small Sample Problem: Case of Soft Sensor Applications
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基于局部线性嵌入优化小样本问题的新型虚拟样本生成：软传感器应用案例
DOI：
10.1021/acs.iecr.0c01942
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发表时间：
2020-09
影响因子：
4.2
通讯作者：
He Yan-Lin
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhu Qun-Xiong;Zhang Xiao-Han;He Yan-Lin
在复杂化工过程的稳态过程中，具有微小波动的过程数据具有很高的重复性。对微小波动的过程数据所提供的信息是有限的、不可靠的，这将给生产带来困难。
In the steady state of complex chemical processes, process data with slight fluctuation are highly repeated. The information on the process data with slight fluctuation is limited and unreliable, w...
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DOI：
10.1016/j.dss.2013.12.007
发表时间：
2014-03
期刊：
Decis. Support Syst.
影响因子：
--
作者：
Der-Chiang Li;Liang-Sian Lin;Li-Jhong Peng
通讯作者：
Der-Chiang Li;Liang-Sian Lin;Li-Jhong Peng
影响因子：
2.7
作者：
Saha, Budhaditya;Gupta, Sunil;Venkatesh, Svetha
通讯作者：
Venkatesh, Svetha
影响因子：
4.6
作者：
Li, Der-Chiang;Wu, Chih-Sen;Lina, Yao-San
通讯作者：
Lina, Yao-San
基于长短期记忆与Elman神经网络混合模型的锂离子电池剩余寿命预测
影响因子：
9.4
作者：
Li, Xiaoyu;Zhang, Lei;Dong, Peng
通讯作者：
Dong, Peng
影响因子：
5
作者：
Hong, Wei-Chiang;Li, Ming-Wei;Zhang, Yang
通讯作者：
Zhang, Yang