调试器PLS-UDE操作手册电子版

matlab 偏最小二乘法代码咖啡的主成分分析、聚类和偏最小二乘分析，基于 Ref.Food Chemistry 66 (1999) 365-370。 使用 Matlab 代码，可以根据金属含量区分咖啡组。

渣油裂解反应中，影响沥青产率的因素多，反应机理十分复杂，难以建立准确的机理模型。采用基于正交投影的正交信号校正(OSC)算法对输入变量测量数据进行预处理，剔除数据中所含的与待测变量如浓度、收率等无关的噪声信息；再实施OSC与偏最小二乘(PLS)回归相结合的OSC-PLS方法，建立渣油裂解装置沥青产率的软测量校正模型。结果显示：模型精度和稳定性较非线性方法均有显著提高，而且模型所需PLS成分数减少，模型更简洁。

针对铝合金脉冲MIG焊中存在的多变量强耦合、难建模等特点,利用动态PLS控制框架在解耦、建模等方面的优势,将多变量的控制转换成为多个单回路的控制,并对各控制回路单独进行PID控制器设计.介绍了动态PLS建模及基于动态PLS建模框架的控制器设计的结构与特点,并将该控制器设计方法引入到铝合金脉冲MIG焊中,并进行仿真试验.仿真验证采用动态PLS框架的控制器设计方法能获得满意的动态和稳态特性,并可应用于其它焊接过程,为基于数据驱动的动态建模控制方法在复杂焊接过程中的应用奠定了基础.

对偏最小二乘(PLS)回归的基本方法进行了分析研究，提出了基于非线性迭代偏最小二乘(NIPLS)的信息模式识别算法。该算法实现了模式识别中特征提取与分类器设计的有机结合。NIPLS较Fisher判别分析、Bayes判别分析等经典的模式识别算法，具有更强的信息识别能力，且对数据本身的分布要求不高，尤其对于多重共线性资料或解释变量多而样本数量少时更为有效。将该算法应用于土地质量的分类识别，结果表明，该文所建立的算法是有效的、可靠的。

偏最小二乘回归法（ PLSR：partial least squares regression)：是一种新型的多元统计数据分析方法，它主要研究的是多 因变量对多自变量的回归建模，特别当各变量内部高度 线性相关时，用偏最小二乘回归法更有效。另外，偏最小二乘回归较好地解决了样本个数少于变量个数等问题。

针对机理模型难以刻画的热轧精轧生产过程, 采用基于数据子空间的偏最小二乘方法建立热轧轧制力数据模型, 并构建轧制力优化模型, 利用改进的粒子群优化算法对优化模型计算求解. 结果表明, 使用数据驱动方法建立的轧制力数据模型能够揭示精轧过程轧制力的机理规律, 可以替代机理模型在实际系统中的应用. 通过对整体优化模型的求解, 可以提高热轧精轧产品的质量, 降低能源消耗, 表明基于数据驱动的建模和优化方法在实际生产中具有较大的应用价值.

matlab实现偏最小二乘法。。。。。 %% Principal Component Analysis and Partial Least Squares % Principal Component Analysis (PCA) and Partial Least Squares (PLS) are % widely used tools. This code is to show their relationship through the % Nonlinear Iterative PArtial Least Squares (NIPALS) algorithm.

故障检测，分别是pls和pca，计算spe和t2控制量。

应用程序 偏最小二乘法回归分析 pls matlab