Resumen

En este documento se propone un método para la selección de variables en línea y un modelo de aprendizaje (AdaFSML-RLS) con el fin de utilizarlo en aplicaciones industriales en el contexto de sensores adaptativos suaves. El modelo de aprendizaje se construye en línea y de forma recursiva, es decir, no es necesario almacenar los valores anteriores de los datos mientras ocurre el aprendizaje del modelo. Asimismo, tiene la capacidad de rastrear el coeficiente de correlación de tiempo real entre cada variable y el objetivo, permitiendo el conocimiento de la importancia de las variables con respecto al tiempo.

• Materias:Administración Control de procesos industriales Investigación operacional
• Subjects:Management Industrial process control Operations research
• Palabras claves:Optimización de procesos, Mínimos cuadrados, Mínimos cuadrados recursivos, Sensores suaves adaptativos, Selección adaptativa de características, Proceso industrial, Cemento, Estimación de cal libre
• Keywords:Process optimization, Least squares, Recursive minimum squares, Adaptive soft sensors, Adaptive feature selection, Industrial process, Cement, Free lime estimation