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軟測量概念產生于工業過程的實際需要，主要是用來解決工業控制過程中存在的無法或難以直接測量變量的在線估計的問題，其基本原理是根據某種最優準則，選擇一組工業上易于檢測且與主導變量密切相關的輔助變量，利用大量樣本數據對過程建立數學模型從而實現對主導變量的估計。從所采用的數學模型來看，軟測量建模主要有基于工藝機理分析的方法(即機理建模)、直接基于控制對象數學模型的方法、基于統計分析的方法和基于人工智能的方法等。其中，應用較多的基于統計分析的建模方法有多變量線性回歸法(MLR)、主元回歸法(PCR)和部分最小二乘法(PLS)；應用較多的基于人工智能的方法主要是人工神經元網絡法(ANN)，包括反向傳播神經元網絡(Back Propagation Neural Networks, BPNN)、徑向基函數神經元網絡(Radial Basis Function Neural Networks, RBFN)，以及回流神經元網絡(Recurrent Neural Networks, RNN)等。
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