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文档摘要

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贝叶斯核学习建模：理论、方法与间歇过程中的创新应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在现代工业生产中，间歇过程因其能够生产高附加值产品、满足多样化市场需求，在化工、制药、食品等众多领域得到广泛应用。然而，间歇过程具有强非线性、多阶段、时变等复杂特性，使得对其进行精确建模与有效控制面临诸多挑战。

传统的建模方法，如基于机理分析的方法，虽能深入揭示过程的内在物理化学规律，但面对复杂的间歇过程，往往因涉及大量简化假设，难以准确描述实际过程的复杂性；基于数据驱动的方法，如神经网络、支持向量机等，虽能较好地拟合数据，但存在模型可解释性差、泛化能力有限等问题。因此，寻找一种能够充分利用先验知识和数据信息