检索结果-内蒙古大学图书馆

武汉大学学报（自然科学版） 2000年第1期46卷 19-23页

作者：曹宏庆康立山陈毓屏武汉大学软件工程国家重点实验室武汉430072

提出了采用高阶常微分方程模型代替传统时序分析中所用的ＡＲＭＡ模型来实现一维时间序列的建模和预报．设计的将遗传程序设计与遗传算法相嵌套的动态演化建模算法，用遗传程序设计优化模型结构，以遗传算法优化模型参数，边收集数据边... 详细信息

提出了采用高阶常微分方程模型代替传统时序分析中所用的ＡＲＭＡ模型来实现一维时间序列的建模和预报．设计的将遗传程序设计与遗传算法相嵌套的动态演化建模算法，用遗传程序设计优化模型结构，以遗传算法优化模型参数，边收集数据边建模边预报，首次成功地实现了时间序列实时预报的程序自动化．两个时间序列的应用实例表明：采用此算法可获得较好的实时预报效果．

关键词：高阶常微分方程动态演化建模遗传算法

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基于UPFNN的油田机采工艺动态演化建模

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现代电子技术 2017年第5期40卷 109-114页

作者：王坎辜小花高论李太福杨利平西安石油大学电子工程学院陕西西安710065 重庆科技学院电气与信息工程学院重庆401331 重庆大学光电工程学院重庆400030

采用建模发现油田机采系统的潜在规律,再利用该规律优化获取机采系统的最佳决策参数,对解决机采系统效率低、能耗大等问题具有重要意义。然而,机采系统受机械、地层、人为等不确定因素的影响,难以掌握其生产参数、环境变量与系统性能之... 详细信息

采用建模发现油田机采系统的潜在规律,再利用该规律优化获取机采系统的最佳决策参数,对解决机采系统效率低、能耗大等问题具有重要意义。然而,机采系统受机械、地层、人为等不确定因素的影响,难以掌握其生产参数、环境变量与系统性能之间的变化关系。为此,提出无迹粒子滤波神经网络,并用其建立机采系统的动态演化模型。该方法将无迹卡尔曼滤波作为重要性采样密度,直接通过无迹卡尔曼滤波估算状态向量(粒子)的概率密度函数,从而有效提高滤波精度以及建模精度。通过对某油田机采系统的数据样本实验,表明该方法提高了机采模型的精度,并能对动态系统突变实时跟踪,可有效指导机采系统获取最佳决策参数。

关键词：油田机采无迹粒子滤波神经网络建模精度动态演化建模

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基于大数据形式概念认知计算的装备体系动态演化建模框架建构

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指挥与控制学报 2016年第3期2卷 248-255页

作者：王寿彪李新明刘东装备学院复杂电子系统仿真重点实验室北京101416

针对装备体系和综合电子信息系统概念的层次差异和分立研究现状与实际装备网络信息技术形态融合集成发展趋势和联合作战需求表现出不相适应性,使得装备体系演化论证面临认识论上的局限性和片面性,基于大数据的体系认知计算为联合作战意... 详细信息

针对装备体系和综合电子信息系统概念的层次差异和分立研究现状与实际装备网络信息技术形态融合集成发展趋势和联合作战需求表现出不相适应性,使得装备体系演化论证面临认识论上的局限性和片面性,基于大数据的体系认知计算为联合作战意义下装备体系动态演化问题建模研究提供了契机.考虑作战角度下装备体系的全要素共演化特征、动态复杂性、对抗性和人的因素在体系动态演化中的中心地位,提出粒计算框架下基于形式概念认知计算手段构建联合作战意义下装备体系动态演化模型的理论框架.分析了装备体系动态演化建模在系统论延伸、数据模型知识化表达和信息粒化认知理论需求,从数据驱动的装备体系动态演化建模阶段、粒计算模型层次性和关键技术路线3个方面,探讨了以人为中心基于认知计算的概念化知识动态演化建模技术框架..

关键词：装备体系动态演化建模大数据粒计算形式概念分析认知计算系统

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强跟踪平方根UKFNN的铝电解槽工耗动态演化模型

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自动化学报 2014年第3期40卷 522-530页

作者：李太福姚立忠易军胡文金苏盈盈贾威重庆科技学院电气与信息工程学院重庆401331 西安石油大学电子工程学院西安710065

铝电解过程具有多变量、强耦合、强干扰、参数时变等特征,故其模型开发是一个技术难点.根据该过程的特点,本文提出强跟踪平方根无迹Kalman神经网络(Strong tracking square root unscented Kalman filter neural network,STR UKFNN),并... 详细信息

铝电解过程具有多变量、强耦合、强干扰、参数时变等特征,故其模型开发是一个技术难点.根据该过程的特点,本文提出强跟踪平方根无迹Kalman神经网络(Strong tracking square root unscented Kalman filter neural network,STR UKFNN),并用其建立铝电解槽工艺能耗的动态演化模型.该方法利用误差协方差矩阵的平方根代替UKFNN算法中的协方差阵,避免误差协方差矩阵可能出现负定而导致滤波发散,并在UKFNN算法中引入渐消因子和弱化因子,实时调整滤波增益,提高模型收敛速度和其对突变状态的跟踪能力.通过某铝厂170kA预焙槽的日报样本验证表明,该方法提高了能耗模型的精度和对电解槽突变状态的实时跟踪能力,有助于指导铝电解过程操作参数的优化.

关键词：铝电解无迹卡尔曼滤波神经网络强跟踪滤波动态演化建模

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水润滑轴承橡胶硫化工艺系统优化方法研究

水润滑轴承橡胶硫化工艺系统优化方法研究

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作者：崔洪斌重庆大学

学位级别：硕士

在水润滑轴承橡胶硫化的过程中，最佳决策参数的确定一直是关键问题。针对这个问题，本文在不改变硫化设备以及工艺流程的基础上，采用建模优化技术来确定硫化的最佳决策参量，保证水润滑轴承的性能指标。由于水润滑轴承橡胶硫化过程是... 详细信息

在水润滑轴承橡胶硫化的过程中，最佳决策参数的确定一直是关键问题。针对这个问题，本文在不改变硫化设备以及工艺流程的基础上，采用建模优化技术来确定硫化的最佳决策参量，保证水润滑轴承的性能指标。由于水润滑轴承橡胶硫化过程是一个具有强非线性的工艺系统，故在建模优化中主要存在以下问题：由于硫化过程具有动态特性，故用传统的静态建模方法（BPNN建模）只能建立静态的逼近模型，且模型不精确。在硫化过程中，必然会受到一些不确定干扰因素的影响，而传统的优化方法只能寻找到理想状态的最优解，但在实际操作中，受到干扰后必定会偏离设定值，影响轴承性能指标。针对以上的问题，本文采用具有自适应跟踪特性的无迹卡尔曼滤波算法（Unscented Kalman Filter, UKF）对神经网络进行训练，建立具有动态特性的精确模型。利用所建立的模型，采用稳健优化来确定最优决策参数。本文主要做了以下研究并取得一定成果：一、针对水润滑轴承橡胶硫化过程中，存在着强非线性以及动态特性，本文在前期通过橡胶硫化试验得到的样本数据基础上，利用无迹卡尔曼滤波算法训练神经网络过程中，结合强跟踪滤波（Strong Tracking Filter，STR）理论，引入时变渐消因子，对滤波增益矩阵进行在线调整，以进一步提高模型的跟踪预测能力。通过BPNN，UKFNN以及改进UKFNN对比结果表明，静态建模方法BPNN所建立的模型精度远不如动态建模方法UKFNN以及改进UKFNN，而改进后的UKFNN模型由于有更强的跟踪预测能力，故比传统UKFNN所建立模型有更好的精度。二、针对水润滑轴承橡胶硫化过程中受到不确定干扰因素的影响，导致轴承的性能指标漂移，本文基于所建立的改进UKFNN的精确动态模型进行稳健优化，采用非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II, NSGA-II)进行最优参数的确定。考虑到传统NSGA-II的交叉算子全局搜索能力较差，本文对交叉算子进行改进，使其能够保证种群的多样性。本文所提出的水润滑轴承橡胶硫化工艺系统动态演化模型以及稳健优化策略，为提升水润滑轴承的性能和生产效率奠定了关键科技基础。

关键词：水润滑轴承橡胶硫化动态演化建模无迹卡尔曼滤波神经网络稳健优化策略非支配排序遗传算法

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