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A Text-Based Knowledge-Embedded Soft Sensing Modeling Approach for General Industrial Process Tasks Based on Large Language Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于大型语言模型的软传感建模新框架LLM-TKESS，旨在解决数据驱动软传感器建模中的复杂性和数据单一性问题。该模型通过辅助变量编码器和双阶段微调策略，在小样本条件下展现出优异的预测能力，具有工业应用潜力。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的框架LLM-TKESS，旨在解决数据驱动软传感器建模中的复杂性和数据单一性问题。
- 该模型利用大型语言模型的强大解决问题能力和跨模态知识转移能力来增强软传感建模。
- 通过引入辅助变量编码器和双阶段微调策略，LLM-TKESS在小样本条件下展现了卓越的预测能力。
- 研究验证了LLM-TKESS在工业过程中的应用潜力。
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