1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）
文献综述
流程工业过程的复杂化程度越来越高，整个过程包含几十个甚至上百个操作变量和操作条件，若将所有变量进行建模研究，其过程将十分复杂，如何从这些庞大的数据集里挑选出相关的变量,并建立起相应的模型，而且互信息计算是非常困难的，一个算法的精确度也主要依赖互信息的计算精度。因此我们可以结合信息论中的最大熵和互信息的方法，对测量中的个辅助变量和主导变量的概率分布进行估计，得到主导变量和辅助变量的间的互信息，这些互信息间接的反映了主导变量和辅助变量的相关性，包括线性相关和非线性相关，然后产生随机样本并计算和主导变量间的互信息，重复多次该过程就可以得到一个无关变量和主导变量间的互信息样本，然后寻找一个阈值作为判断相关性的标准，对于互信息小于阈值的作不相关变量处理，并结合测试结果筛选出最佳的辅助变量。而这种基于互信息的变量选择方法具有直观，简单实用和可靠性高的优点，并且有效的改善了模型的估计精度。通过互信息的方法将变量选择以后要根据选择的变量进行构建模型，而针对复杂的工业过程可选取分布式建模的方法进行研究与实现。分布式建模是针对目前复杂工业过程当中非线性、强耦合而提出的一种有效的建模方法。它的提出与应用解决了对复杂大系统研究时整体建模存在的模型结构复杂、模型精度不高和计算繁琐等诸多问题。当模型建立完成后，通过仿真案例来检验模型是否能够满足要求。
一、互信息理论
2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
本课题主要采用互信息方法和分布式建模方法对te化工过程这一典型的实验仿真案例进行相关变量选取与建模实现。首先对试验采集数据进行去噪处理，接着采用互信息法对相关变量进行选取，将整个大系统分解为若干子系统，再采用偏最小二乘法对各个子系统进行建模，并给出模型的最终输出形式。列些算法实现流程，采用matlab和simulink进行软件编写，并调试运行。
本课题主要任务是：
1)熟悉互信息的理论知识。
