论文研究-基于t分布噪声的鲁棒PPLS回归模型
论文研究-基于t分布噪声的鲁棒PPLS回归模型
概率PLS （PPLS）模型中，数据源（主元）和噪声满足正态分布，容易受离群点的影响.鲁棒PPLS算法采用拖尾更长的t分布描述数据源和噪声，提高了模型的鲁棒性.但是，实际工业过程中，离群点由测量噪声导致，而不是由产生过程变量和质量变量的数据源产生.基于此，提出一种基于t分布噪声的鲁棒PPLS模型.该模型采用t分布拟合测量噪声的分布，而主元依然用标准正态分布描述，更符合实际测量状况.考虑到潜在变量的存在，采用极大似然方法结合EM算法对模型的参数进行了估计，并将该模型用于对过程变量和质量变量的回归估计.最后，通过仿真实例进行了验证.
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