一种基于改进加权粗糙集的多模型软测量建模方法.pdf

《一种基于改进加权粗糙集的多模型软测量建模方法.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、过程控制化工自动化及仪表，2010，37(1)：11一15ControlandInstrumentsinChemicalIndustry一种基于改进加权粗糙集的多模型软测量建模方法陈定三，杨慧中(江南大学通信与控制工程学院，江苏无锡214122)摘要：根据多模型可以改善模型估计精度，提高泛化性的思想，提出一种基于改进加权粗糙集的多模型软测量建模方法。加权粗糙集可以有效地处理不平衡数据的分类问题，但是传统的样本权重选择方法缺乏整体考虑，容易引起分类器整体精度的下降。通过向加权粗糙集引入类别权重，得到了一种基于最小风险贝叶斯决策理论的加权粗糙集决策算

2、法，并利用AdaBoostM2算法寻优样本权重及类别权重。通过上述方法构建的最小风险加权粗糙集分类器，有效地提高了分类精度，从而保证了各个子模型的可靠性。关键词：加权粗糙集；AdaBoostM2；支持向量机；软测量；多模型中图分类号：TP274文献标识码：A文章编号：1000-3932(2010)014)011-051引言流程工业往往涉及到复杂物系的加工和处理过程，生产工艺种类繁多，反应机理复杂，采用单一模型描述这种复杂非线性的过程特性，用于实现在线软测量，往往会导致过程特性匹配不佳、精度和外推能力差等缺点⋯。针对复杂非线性对象建模的困难，Cho

3、等人晗1提出通过将几个模型相加来提高模型的估计精度和泛化性。如文献[3，4]提出了基于聚类算法的多模型软测量建模方法。但是，由于输入输出样本容易受到随机噪声或测量误差的污染，使得聚类精度难以满足要求，从而导致回归子模型估计精度的下降。为此，本文提出一种基于加权粗糙集的多模型软测量建模方法，利用改进的加权粗糙集分类器将样本按照输出集进行分类，对分类得到的每个子类再按照样本输入集进行聚类分析并建立回归子模型，得到多模型软测量系统。加权粗糙集呤。。(WeightedRoughSet，WRS)，作为标准粗糙集的一种扩展形式，对处理非平衡数据的分类问题具有

4、很好的效果。文献[8]已经证明，wRS相对于标准粗糙集(RoughSet，RS)、决策树(DecisionTree，DT)和支持向量分类机(SupportVec-torClassifier，SVC)，在处理非平衡数据方面具有较高的分类精度。但是，传统的wRs对样本权重的选择缺乏整体考虑，将类内样本数的倒数作为样本的权重，从而属于同一个类的样本具有相同的权重。这样做在一定程度上提高了样本数较少的类(少数类)的权重，改善了少数类的分类精度，但同时它会导致样本数较多的类(多数类)分类精度的下降，最终影响分类器的整体精度。这主要是由于这种样本权重赋值方法

5、会使得一些容易错分的样本得不到应有的重视。本文通过向加权粗糙集引入类别权重，提出了一种基于最小风险贝叶斯决策理论的加权粗糙集决策算法。并利用AdaBoostM2算法

6、9’1叫寻优样本权重及类别权重，权衡其对多数类和少数类的影响，最大程度地提升分类器的整体性能。利用上述方法构造的加权粗糙集分类模型，有效地提高了其分类精度，从而保证了各个子模型的可靠性。2基于最小风险贝叶斯决策理论的加权粗糙集决策算法传统的粗糙集理论认为各个样本的权重相同，这对于样本分布均衡的数据集来说是可行的。但是，当要处理的数据是非平衡数据，则可能出现少数类的信息被多数类信息掩埋

7、，导致传统粗糙集对少数类样本分类精度的下降。处理非平衡数据的传统方法主要有重采样(re—sample)、滤波(filter)和加权(weighted)三种。文献[8]已证明，对于粗糙集来说，相比于重采样和滤波方法，基于样本加权的粗糙集对处理非平衡数据具有最好的效果。同时，对比RS、DT和SVC对非平衡数据的处理能力，WRS同样显现出了明显的优势。．2．1加权粗糙集WRS定义加权信息系统如下：sw=(U，肜，A，y力为一个加权信息系统，其中U=k，菇：，⋯，,15。}代表收稿日期：2009—10-13(修改稿)基金项目：国家自然科学基金资助项目(6

8、0674092)；江苏省高技术研究项目(BG20060010)；江南大学创新团队发展计划资助项目·12·化工自动化及仪表第37卷对象集，W={w(x。)，w(x：)，⋯，w(x。)}代表对象集u的权重集，A为属性集，y代表属性集A的值域，／：U×A—y代表信息函数。与经典信息系统相比，加权信息系统为信息表中的每一个对象引入了加权信息，从而使得与实际待处理问题相关的先验知识能够以对象加权的形式被考虑到信息系统的描述中。在先验知识下，近似精度和属性重要性的定义为：ra：(x)⋯B—Xl-／I麟‘V{y；(D)=IPOSc(D)I，／IUI，(1)‘矿

9、Z。．(A)=y；(口’)一7曼⋯(口’)式中：B∈c-条件子集；I旱x1w=∑w(x；)，t6缈l删1w=∑彬(甄)——分别代表集合x