基于特征加权模糊聚类的多模型软测量建模

针对化工生产过程中质量指标无法在线监测的问题,多模型软测量建模方法往往能取得不错的模型估计精度。然而传统的模糊聚类算法都假定样本的各维特征对聚类的贡献相同,影响了聚类效果和模型估计精度。为了考虑样本各维特征对聚类的不同影响,提出一种新的特征加权模糊聚类算法。该算法在模糊聚类迭代的基础上,逐步调整特征权值,最终有效改善了聚类效果。利用一个实际生产装置的操作数据进行建模仿真实验,结果显示了该方法的优越性。