偏最小二乘方法及其在工业过程数据处理中的应用

《偏最小二乘方法及其在工业过程数据处理中的应用》的作者多年来一直从事工业过程数据的统计建模、过程监测与诊断、关键因变量的预测与回归，他在借鉴国内外有关最新研究成果和自身完成的研究实例基础上，博采众家之长，写成此书。全书结合具体的工业过程实例，对基于PLS的过程数据线性回归、统计建模、过程监测和质量预测等进行了比较系统的介绍，之后深入探讨了非线性PLS方法理论与应用中的一些关键问题，如核函数的选择、双核映射等。本书可作为自动控制专业及数据科学与大数据技术专业研究生的学习参考书，同时对从事自动化和数据科学方面的研究、设计、开发和应用的广大工程师、技术人员也具有一定的参考价值。

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高学金，北京工业大学，学院书记/教授，博士，教授，硕导，北京市中青年骨干教师，兼任数字社区教育部工程研究中心常务副主任、中国自动化学会青年工作委员会委员、中国自动化学会技术过程的故障诊断与安全性专业委员会委员。主持国家自然科学基金2项、北京市自然科学基金等省部级课题3项、西门子（中国）有限公司等企事业单位委托课题8项。发表学术论文60余篇，被SCI、EI等检索50篇次。授权国家发明专利12项。出版专著1部。获得省部级一等奖2项、三等奖1项。

结合具体工业过程实例，对基于PLS的过程数据线性回归、统计建模、过程检测和质量预测进行了系统介绍