基于多任务学习多目标优化的稀土元素组分含量与浓度多维度软测量
张水平
张奇涵
王碧
江西理工大学信息工程学院,江西赣州 341000
摘要：稀土混合萃取溶液中各元素组分含量的在线软测量是优化连续萃取生产过程、确保产品高纯化的前提.现有软测量方法可独立求解单个稀土元素组分含量,但忽略了多元素组分含量间或组分含量与其它相关因素(如浓度)间的共性.本文为探索多稀土元素组分含量间及组分含量与浓度间的共性,将多任务学习方法用于稀土元素组分含量软测量中.首先,构建多任务深度神经网络,提高模型的泛化能力和鲁棒性.其次,提出基于多目标优化算法的稀土多元素组分含量预测方法,通过搜索Pareto最优以提升各任务的预测精度.经多组对比实验表明,该方法在多元素组分含量或多元素组分含量与浓度同时训练时性能最佳,能满足稀土元素组分含量在线检测的精确性和实时性.
关键词：稀土萃取组分含量多任务学习多目标优化机器学习深度学习帕累托
论文发表日期：2024-03-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：14( 454-467 )
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