检索结果-内蒙古大学图书馆

信息与控制 2015年第4期44卷 487-492,498页

作者：张伟熊伟丽徐保国江南大学物联网工程学院自动化研究所江苏无锡214122 轻工过程先进控制教育部重点实验室江南大学江苏无锡214122

为提高软测量模型的预测性能,降低化工过程中的非线性、多阶段性和不同的局部动态特性对产品质量的控制产生的影响,提出一种在线不断更新的多模型策略.该方法用高斯混合模型(GMM)对过程的不同阶段进行辨识,并采用一种自适应实时学习(JI... 详细信息

为提高软测量模型的预测性能,降低化工过程中的非线性、多阶段性和不同的局部动态特性对产品质量的控制产生的影响,提出一种在线不断更新的多模型策略.该方法用高斯混合模型(GMM)对过程的不同阶段进行辨识,并采用一种自适应实时学习(JITL)方法,不断更新所建立的高斯过程回归(GPR)模型.当新的数据到来时,在每个不同的阶段,基于欧氏距离和角度原则选择部分相似的数据,用于建立局部的高斯过程回归模型.最终根据计算得到的新的数据隶属于每个不同阶段的后验概率,对局部模型进行融合输出.与传统的单个模型相比,这种实时学习软测量模型的结构更加灵活,而且能更好地跟踪过程的动态.基于常用的TE(Tennessee Eastman)化工过程,利用本方法对产品的质量进行预测,仿真结果表明了所提方法具有更高的预测精度和更好的泛化性能.

关键词：高斯过程回归实时学习高斯混合模型后验概率多模型

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基于多规则实时学习神经网络的时间序列预测模型

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计算机工程 2006年第12期32卷 199-201,204页

作者：邢立宁陈英武刘荷君国防科技大学信息系统与管理学院中国人民解放军72556部队

在总结现有神经网络方法缺陷的基础上,提出了模型的思路:预测网络小型化;实时学习;多次预测取均值;加入规则辅助神经网络预测。相对于传统的神经网络模型来讲,该模型突出了动态学习、动态预测的特色,增加了辅助预测的3大规则(异常处理... 详细信息

在总结现有神经网络方法缺陷的基础上,提出了模型的思路:预测网络小型化;实时学习;多次预测取均值;加入规则辅助神经网络预测。相对于传统的神经网络模型来讲,该模型突出了动态学习、动态预测的特色,增加了辅助预测的3大规则(异常处理规则、再学习规则和取均值规则)。给出了该模型的工作流程,并以一个实际问题说明了该模型训练、预测的全过程。数据实例表明,该模型是正确的、可行的。同时和其他5种模型预测结果的对比表明,该模型的预测结果是最优的,这充分体现了模型的有效性、先进性。

关键词：时间序列预测神经网络实时学习多规则

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基于多规则实时学习组合型BP神经网络的城市建筑能耗预测模型

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建筑科学 2008年第6期24卷 90-94页

作者：夏栋良龚延风南京工业大学城建学院南京210009

本文在建立城市层面的建筑用电量预测模型时,针对常规BP神经网络模型存在的诸多缺陷,进行了多种优化:组合模型预测取均值以克服随机性;加入统计规则以剔除个别奇异预测值的影响;实时学习以提高长期预测的精度。此外,针对影响因素的未来... 详细信息

本文在建立城市层面的建筑用电量预测模型时,针对常规BP神经网络模型存在的诸多缺陷,进行了多种优化:组合模型预测取均值以克服随机性;加入统计规则以剔除个别奇异预测值的影响;实时学习以提高长期预测的精度。此外,针对影响因素的未来趋势难以准确预测的问题,增加了月份周期变量和月份序列变量这2个变量作为网络的输入,以提高模型的精度。结果显示,该方法预测效果明显优于常规BP神经网络和时间序列等方法。

关键词：建筑用电量 BP神经网络多规则实时学习组合预测

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基于实时学习的带确定扰动过程监测方法研究

基于实时学习的带确定扰动过程监测方法研究

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作者：邱化强哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

过程监测在保证系统的安全性和可靠性方面起着至关重要的作用,对于现代工业过程的发展来说是一个关键的研究课题。随着社会的发展,现代工业过程变得日益智能化,系统内部结构错综复杂,很难通过机理分析或定性分析达到建立数学模型的目的... 详细信息

过程监测在保证系统的安全性和可靠性方面起着至关重要的作用,对于现代工业过程的发展来说是一个关键的研究课题。随着社会的发展,现代工业过程变得日益智能化,系统内部结构错综复杂,很难通过机理分析或定性分析达到建立数学模型的目的,因而在过程监测方面,传统的基于机理模型的方法和基于知识的方法具有非常大的局限性,在现代工业系统中,难以被广泛的应用和推广。值得注意的是,现代工业过程在系统运行时往往会产生大量隐含过程特性信息的历史数据和实时数据,如何充分挖掘这些数据中的有效信息为过程监测提供新的思路成为国内外学者普遍关注的重点,这也是基于数据的过程监测方法的研究内容。目前,已有的过程监测算法大多是针对线性过程而提出的,但实际上,现代工业过程常常是复杂的非线性动态系统。针对此现实,本文将在线性静态系统过程监测思路的基础上,提出一种用于非线性动态系统的过程监测方法,为解决上述难题提供一种新的研究方法和思路。首先,本文采用一种实时学习方法用于解决复杂非线性动态系统难以精确建模的问题,结合多变量统计过程监测中最经典的主元统计法,实现对现代工业系统的过程监测,同时为后续算法的提出提供解决思路。然后,本文在基于实时学习的主元统计分析法实现思路上,针对现代工业过程常常受确定扰动的问题,提出一种适用于线性静态系统的过程监测算法,该算法通过残差评估进行故障决策,并将其与实时学习建模算法相结合,用于复杂非线性动态系统的过程监测。同时将提出的算法与其他非线性算法数值仿真对比,以说明提出的算法在故障误检率、漏检率以及鲁棒性等性能方面具有优势。最后,本文介绍污水处理过程采用基于数据方法的必要性,并将提出算法与其他非线性算法均应用到污水处理过程中,实验分析证明本文所提方法的先进性。

关键词：过程监测实时学习主成分分析确定扰动

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基于实时学习的高斯过程回归多模型融合建模方法

基于实时学习的高斯过程回归多模型融合建模方法

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作者：熊伟丽张伟薛明晨姚乐 214122 江苏省无锡市滨湖区蠡湖大道1800号

本发明公开了一种基于实时学习的高斯过程回归多模型融合建模方法。用于复杂多变的多阶段性的化工过程。该方法是一种在线不断更新的多模型策略。用高斯混合模型对过程的不同阶段进行辨识，并采用一种自适应实时学习方法，不断更新所建... 详细信息

标准号: CN104699894A

本发明公开了一种基于实时学习的高斯过程回归多模型融合建模方法。用于复杂多变的多阶段性的化工过程。该方法是一种在线不断更新的多模型策略。用高斯混合模型对过程的不同阶段进行辨识，并采用一种自适应实时学习方法，不断更新所建立的高斯过程回归模型。当新的数据到来时，在每个不同的阶段，基于欧式距离和角度原则选择部分相似的数据，用于建立局部的高斯过程回归模型。最终根据计算得到的新的数据隶属于每个不同阶段的后验概率，对局部模型进行融合输出。能够对关键变量进行精确预测，从而提高产品质量，降低生产成本。

关键词：回归模型实时学习关键变量化工过程混合模型精确预测局部模型模型融合辨识建模生产成本融合概率

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基于实时学习的word辅助编写系统和方法

基于实时学习的word辅助编写系统和方法

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作者：李东海 100084 北京市海淀区中关村东路1号院清华科技园科技大厦C座25层

本发明提供基于实时学习的word辅助编写系统和方法。该基于实时学习的Word辅助编写系统，所述辅助编写系统包括：文书特征分析模块，用于分析当前编辑文档的信息，以确定本文档的文书类型；实时分析模块，用于实时分析以前编写的文档的... 详细信息

标准号: CN103389970A

本发明提供基于实时学习的word辅助编写系统和方法。该基于实时学习的Word辅助编写系统，所述辅助编写系统包括：文书特征分析模块，用于分析当前编辑文档的信息，以确定本文档的文书类型；实时分析模块，用于实时分析以前编写的文档的内容，从中提取与当前编辑文档相似的内容；以及，内容预测分析模块，用于将所述文书特征分析模块、所述实时分析模块获得的内容进行统一处理，并且对获得的内容进行排序，以形成提示内容。还提供了基于实时学习的Word辅助编写方法。本发明大大提高编写速度，减轻工作强度，提高文书编写系统的效率和质量。

关键词：实时学习文书辅助实时分析模块特征分析模块编辑文档文档效率和质量分析模块工作强度实时分析统一处理排序提示分析

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基于实时学习的word辅助编写系统和方法

基于实时学习的word辅助编写系统和方法

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作者：李东海 100084 北京市海淀区中关村东路1号院清华科技园科技大厦C座25层

标准号: CN103389970B

关键词：编写系统实时学习文书辅助实时分析模块特征分析模块编辑文档文档编写分析模块工作强度内容预测实时分析提示内容统一处理排序提取相似减轻进行分析确定

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跳轨时滑车马达电压的实时学习方法

跳轨时滑车马达电压的实时学习方法

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作者：徐正煜符湘益李敦介陈福祥蔡燿州台湾省台北市

本发明为一种光盘驱动器中跳轨时滑车马达电压的实时学习方法。首先用一预定的滑车马达电压使滑车滑动进行跳轨，并监测一光栅信号。计算在该预定的滑车马达电压下，光栅信号出现的波形次数和光学读写头离目标轨的距离。然后移动光学读... 详细信息

标准号: CN1288646C

本发明为一种光盘驱动器中跳轨时滑车马达电压的实时学习方法。首先用一预定的滑车马达电压使滑车滑动进行跳轨，并监测一光栅信号。计算在该预定的滑车马达电压下，光栅信号出现的波形次数和光学读写头离目标轨的距离。然后移动光学读写头到达该目标轨，使得在跳轨后光学读写头在可移动范围的中心位置。其中如果光栅信号出现的波形次数不符合预定的次数，则根据其相差值调整滑车马达电压的作用时间。

关键词：滑车马达电压光栅信号光学读写头波形次数移动光学读写头光盘驱动器实时学习移动范围作用时间滑车监测

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一种新型超细粉碎机生产过程实时模糊学习控制

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电气自动化 2001年第6期23卷 14-15,9页

作者：唐耀庚南华大学电气工程学院湖南衡阳421001

粉碎机生产过程中,由于被粉碎物料的粒径差别很大,粒径分布极不均匀,以及物料自身的性质形态差别,造成生产工况变化很大。为了保证产品质量,提高产量,就要维持负荷稳定,但是常规的PID控制方法难以处理由于工作状态改变引起的负荷特性非... 详细信息

粉碎机生产过程中,由于被粉碎物料的粒径差别很大,粒径分布极不均匀,以及物料自身的性质形态差别,造成生产工况变化很大。为了保证产品质量,提高产量,就要维持负荷稳定,但是常规的PID控制方法难以处理由于工作状态改变引起的负荷特性非线性。因此,本文中采用了一种具有实时学习能力的模糊控制策略,以改善系统的性能和适应性。该控制方法用于一种新型超细粉碎机生产过程控制,实验情况表明控制系统的稳态精度和动态性能都得到了改善。

关键词：超细粉碎机生产过程实时学习模糊控制

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空间认知导向下利用分层强化学习的最优路径规划

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武汉大学学报（信息科学版） 2012年第11期37卷 1271-1275,1320页

作者：赵卫锋李清泉李必军武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉市珞喻路129号430079

针对空间认知导向下模型驱动型路径规划和人们认知偏好多样性之间的矛盾,提出了一种基于分层强化学习的交互学习型路径规划方法。该方法将最优路径标准转换为路口处转向决策的瞬时奖励值,并通过预学习和实时学习两个阶段实现高效地发现... 详细信息

针对空间认知导向下模型驱动型路径规划和人们认知偏好多样性之间的矛盾,提出了一种基于分层强化学习的交互学习型路径规划方法。该方法将最优路径标准转换为路口处转向决策的瞬时奖励值,并通过预学习和实时学习两个阶段实现高效地发现总奖励值最大的最优路径策略。其中,预学习阶段自动发现子目标节点,并构建包含局部最优策略的子任务;实时学习阶段利用预定义策略实现高效的Q值更新,并根据Q值追溯最优路径。实验表明,该方法具有足够好的实时性和最优性。

关键词：空间认知最优路径规划分层强化学习预学习实时学习

来源：评论

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