文献类型：期刊文章

作　　者：侯杰[1] 李太福[2] 余德君[3] 程杨[4]

Jie Hou;Taifu Li;Dejun Yu;Yang Cheng(College of Automation, Chongqing University, Chongqing;Department of Electrical and Information Engineering, Chongqing University of Science;Chongqing Electric Power College, Chongqing;Chongqing Academy of Agricultural Sciences, Chongqing)

机构地区：[1]重庆大学自动化学院,重庆 [2]重庆科技学院电气与信息学院,重庆 [3]重庆电力高等专科学校,重庆 [4]重庆市农业科学院,重庆

出　　处：《运筹与模糊学》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(50905194);重庆市自然科学基金资助项目(CSTC2008BB2356)。

年　　份：2011

卷　　号：1

期　　号：1

起止页码：16-21

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：针对软传感器建模中存在的信息冗余,提出一种基于自组织特征映射神经网络(Self-Organizing Feature Mapping,SOM)的变量选择方法。该方法借助SOM简单快速的特征映射能力对数据进行投影,采用虚假最近邻点法(False Nearest Neighbor,FNN)计算某变量删减前后数据在SOM投影空间的相似度,通过相似度来判断其对主导变量的解释能力,由此进行变量的选择。实验结果表明该方法能有效的进行变量选择,为软传感器建模变量选择提供了一种新思路。

关 键 词：变量选择  软传感器建模  SOM神经网络 特征空间  虚假最近邻点法  

分 类 号：TP39]