控制与决策

作者：王前进,代伟,陆群,辅小荣,马小平

单位：盐城工学院 电气工程学院,江苏 盐城 224051;中国矿业大学 信息与控制工程学院,江苏 徐州 221116hspace{3pt},,中国矿业大学 信息与控制工程学院,江苏 徐州 221116hspace{3pt};中国矿业大学 人工智能研究院,江苏 徐州 221116,,盐城工学院 电气工程学院,江苏 盐城 224051,,盐城工学院 电气工程学院,江苏 盐城 224051,,中国矿业大学 人工智能研究院,江苏 徐州 221116,

关键词：随机配置网络;$L_1$正则化;软测量模型;不等式约束;交替方向乘子法

基金：国家自然科学基金项目(62003293,61973306,62003292)；江苏省自然科学基金项目(BK20191043, BK20200086)；盐城工学院校级科研项目(xjr2019018)；东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室开放课题(2020-KF-21-10).

随机配置网络(SCN)构建一个不等式约束条件对隐性参数进行随机分配,同时对其范围进行自适应选择,具有收敛速度快、建模精度高等优点.由于随机算法的本质特性,不可避免产生低值、冗余节点,为提高SCN软测量模型的稀疏性,提出一种简约随机配置网络(PSCN).PSCN在网络增量构建目标函数中引入$L_1$范数,建立一个新的不等式约束条件来保障隐性节点的生成质量.并进一步针对新建目标函数的非凸性和非光滑性,采用交替方向乘子法(ADMM)对整个PSCN网络的输出权重进行更新.最后,将所提出方法应用于基准数据集和实际工业过程软测量问题中,结果表明该方法可有效简化模型结构,同时具有较高的泛化性能.

来源：2022年第12期

《控制与决策》期刊编辑部

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