使用三维PARETO-FRONT遗传规划开发的推理传感器

摘要

使用遗传规划技术来开发一种用于基于多个输入变量来预测至少一个输出变量的预测算法，所述遗传规划技术通过多代对候选算法的群体进行进化。在每一代中，基于三个适合度准则对候选算法进行评估：(i)精确性准则，评估每一个候选算法基于输入变量的相应历史测量，预测至少一个输出变量的历史测量的能力；(ii)复杂度准则，评估每一个候选算法的复杂度；以及(iii)平滑性准则，评估每一个候选算法的非线性。可以用于监视比如工厂中工业过程等物理、化学或者生物过程的推理传感器实施该预测算法。

主权项

1、一种开发预测算法的方法，所述预测算法用于基于多个输入变量来预测至少一个输出变量，所述方法包括：获得代表物理、化学或者生物过程的第一数据集合，所述第一数据集合包括所述至少一个输出变量的第一集合测量以及所述输入变量的相应第一集合测量；使用应用至少三个适合度准则的遗传规划技术，对多个候选算法进行进化，所述至少三个适合度准则包括：精确性准则，用于评估每一个候选算法基于所述输入变量的所述相应第一集合测量来预测所述至少一个输出变量的所述第一集合测量的能力；复杂度准则，用于评估每一个候选算法的复杂度；以及平滑性准则，用于评估每一个候选算法的非线性；以及选择所述候选算法之一，作为所述预测算法。