TRAINING A SUPPORT VECTOR MACHINE WITH PROCESS CONSTRAINTS

• Main Authors: SAYYARRODSARI, BIJAN, SCHWEIGER, CARL, A, JOHNSON, W., DOUGLAS, HARTMAN, ERIC, J
• Format: Patent
• Language: English; French
• Published: 15.11.2007
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; PHYSICS

System and method for training a support vector machine (SVM) with process constraints. A model (primal or dual formulation) implemented with an SVM and representing a plant or process with one or more known attributes is provided. One or more process constraints that correspond to the one or more known attributes are specified, and the model trained subject to the one or more process constraints. The model includes one or more inputs and one or more outputs, as well as one or more gains, each a respective partial derivative of an output with respect to a respective input. The process constraints may include any of: one or more gain constraints, each corresponding to a respective gain; one or more Nth order gain constraints; one or more input constraints; and/or one or more output constraints. The trained model may then be used to control or manage the plant or process. L'invention concerne un système et un procédé pour l'apprentissage d'une machine à vecteurs supports (SVM) avec contraintes de procédé. On prépare un modèle (formulation simple ou double) mis en oeuvre avec un SVM et représentant une installation ou un procédé ayant un ou plusieurs attributs connus. Une ou plusieurs contraintes de procédé qui correspondent à un ou plusieurs attributs connus sont spécifiés, et le modèle est entraîné en étant soumis à une ou à plusieurs contraintes de procédé. Le modèle comprend une ou plusieurs entrées et une ou plusieurs sorties, ainsi qu'un ou plusieurs gains, chacun étant une dérivée partielle respective d'une sortie par rapport à une entrée respective. Les contraintes de procédé peuvent comprendre l'une quelconque des contraintes de gain, chacune correspondant à un gain respectif; un ou plusieurs Nième ordre de contraintes de gain; une ou plusieurs contraintes d'entrée; et une ou plusieurs contraintes de sortie. Le modèle entraîné peut alors être utilisé pour le contrôle ou la gestion de l'installation ou du procédé.