检索结果-内蒙古大学图书馆

中国电机工程学报 2010年第22期30卷 71-76页

作者：张晓花赵晋泉陈星莺河海大学能源与电气学院江苏省南京市210098

为减少温室气体排放,节能减排发电调度是一种必然。建立了多目标机组组合模型,综合考虑了一次能源消耗成本、SO2和CO2减排多个目标。通过定义目标隶属度函数将确定性问题模糊化,采用最大化满意度指标法将多目标优化问题转化为单目标优... 详细信息

为减少温室气体排放,节能减排发电调度是一种必然。建立了多目标机组组合模型,综合考虑了一次能源消耗成本、SO2和CO2减排多个目标。通过定义目标隶属度函数将确定性问题模糊化,采用最大化满意度指标法将多目标优化问题转化为单目标优化问题,然后采用遗传算法求解该优化问题。对一个10机24时段的算例进行了仿真,结果表明,所提出的多目标机组组合,能在兼顾节能与SO2排放的同时,减少温室气体的排放,使机组组合的结果更合理。该内容是控制温室效应、发展低碳电力与可持续发展战略实现的有益探索。

关键词：机组组合节能减排二氧化碳排放多目标模糊建模遗传算法

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模糊时间序列挖掘在复杂系统模糊建模中的应用

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控制理论与应用 2002年第6期19卷 872-878页

作者：张小刚章兢陈华湖南大学电气与信息工程学院长沙410082

针对于复杂工业过程领域模糊建模问题 ,提出了一种基于时间序列的模糊定量数据挖掘方法 ,并讨论了其在复杂系统模糊逻辑推理模型结构辨识中的应用 .该方法建立在系统历史采集数据库基础之上 ,较好的解决了多入多出 (MIMO)非线性复杂工... 详细信息

针对于复杂工业过程领域模糊建模问题 ,提出了一种基于时间序列的模糊定量数据挖掘方法 ,并讨论了其在复杂系统模糊逻辑推理模型结构辨识中的应用 .该方法建立在系统历史采集数据库基础之上 ,较好的解决了多入多出 (MIMO)非线性复杂工业过程模糊建模时初始模型的建立问题 .文章最后讨论了该方法在氧化铝熟料烧结回转窑建模中的应用 ,取得了良好的现场运行效果 .

关键词：复杂系统模糊建模工业过程控制模糊时间序列挖掘关联规则结构辨识

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一种基于小波的模糊建模方法

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控制理论与应用 2006年第6期23卷 941-944页

作者：张平安李人厚深圳信息职业技术学院计算机应用系广东深圳518029 西安交通大学系统工程研究所陕西西安710049

为克服一般Takagi-Sugeno模糊模型的局限性,提出了一种新的用于复杂系统建模的模糊模型．理论分析表明该模型可表示任何一个紧集上的连续函数．该模型的一个显著特点是,模糊模型的输入输出关系与使用特殊母波函数的小波变换的形式相同... 详细信息

为克服一般Takagi-Sugeno模糊模型的局限性,提出了一种新的用于复杂系统建模的模糊模型．理论分析表明该模型可表示任何一个紧集上的连续函数．该模型的一个显著特点是,模糊模型的输入输出关系与使用特殊母波函数的小波变换的形式相同．基于该性质,可方便地运用小波变换理论确定模糊模型的结构并初始化模型参数．本文详细地介绍了辨识该模糊模型的算法．通过对一个复杂非线性系统的建模并与以前的结果进行比较,验证了本文方法的有效性．

关键词：模糊建模小波变换模糊模型

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基于目标函数的矩阵分解非线性系统模糊建模

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大连理工大学学报 2006年第4期46卷 567-571页

作者：王宏伟顾宏大连理工大学自动化系辽宁大连116024

提出了基于新的目标函数的模糊聚类建模方法.改进的模糊聚类方法把模糊模型结构辨识和参数辨识融为一体.首先,通过新的目标函数的最小化确定模糊模型的输入空间,即确定模糊规则和规则数、参数.然后对经模糊聚类得到的模糊前件推理矩阵进... 详细信息

提出了基于新的目标函数的模糊聚类建模方法.改进的模糊聚类方法把模糊模型结构辨识和参数辨识融为一体.首先,通过新的目标函数的最小化确定模糊模型的输入空间,即确定模糊规则和规则数、参数.然后对经模糊聚类得到的模糊前件推理矩阵进行QR分解,通过分析秩亏损确定重要的聚类规则.为了证明这种建模方法的性能,对非线性系统进行了仿真建模研究,仿真结果证明所提出方法是一种有效的、精确的模糊建模方法.

关键词：模糊建模 OR矩阵分解目标函数模糊聚类

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基于模糊ARMAX模型的模糊建模

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控制理论与应用 2009年第1期26卷 85-88页

作者：王宏伟于双和大连理工大学电信学院辽宁大连116023 大连海事大学自动化与电气学院辽宁大连116023

提出了一种利用MGS(modified Gram-Schmidt)算法建立模糊ARMAX模型的方法,给出了基于MGS算法的模型结构和参数辨识的一体化方法.利用MGS正交变换对通过GK模糊聚类的聚类结果进行变换,确定对模型贡献大的规则,删除对模型贡献小的规则,同... 详细信息

提出了一种利用MGS(modified Gram-Schmidt)算法建立模糊ARMAX模型的方法,给出了基于MGS算法的模型结构和参数辨识的一体化方法.利用MGS正交变换对通过GK模糊聚类的聚类结果进行变换,确定对模型贡献大的规则,删除对模型贡献小的规则,同时对模型中的参数进行估计.本文提出的方法能够实现模糊模型的结构和参数的优化.仿真结果表明,本文提出的方法能够建立非线性系统的模糊ARMAX模型.

关键词：模糊建模 GK模糊聚类辨识正交变换

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多输入多输出复杂过程的模糊建模

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清华大学学报（自然科学版） 2001年第1期41卷 89-91页

作者：朱文彪孙增圻常佶陈伟基清华大学计算机系内蒙古工业大学电气工程系呼和浩特010062 澳门大学

针对 MIMO复杂过程提出一种通过实验数据获取模糊系统模型的方法 ,即将每一维输入变量的论域进行等间隔分割后确定出模糊规则的前件参数和规则总数 ,再由一种调整算法通过对实验数据的学习得到模糊规则的后件参数。理论分析说明这种模... 详细信息

针对 MIMO复杂过程提出一种通过实验数据获取模糊系统模型的方法 ,即将每一维输入变量的论域进行等间隔分割后确定出模糊规则的前件参数和规则总数 ,再由一种调整算法通过对实验数据的学习得到模糊规则的后件参数。理论分析说明这种模糊规则后件参数学习算法是收敛的、所建模糊模型能够以要求的精度逼近已知的实验数据。

关键词：模糊系统复杂过程模糊建模控制论

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一种MIMO复杂过程的模糊建模新方法

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系统工程与电子技术 2005年第1期27卷 97-99页

作者：朱文彪孙增圻中国航天科工集团第四总体设计部北京100854 清华大学计算机系北京100084

针对难于建立精确数学模型的MIMO复杂过程,提出一种基于过程输入输出数据变化关系的模糊建模方法。即首先将一个MIMO系统分解成多个MISO子系统,对每一个MISO子系统按过程输出随输入变量变化的剧烈程度对输入变量论域进行划分。在此划分... 详细信息

针对难于建立精确数学模型的MIMO复杂过程,提出一种基于过程输入输出数据变化关系的模糊建模方法。即首先将一个MIMO系统分解成多个MISO子系统,对每一个MISO子系统按过程输出随输入变量变化的剧烈程度对输入变量论域进行划分。在此划分的基础上确定出MIMO复杂过程模糊模型的规则总数和前件参数;然后,由于要建立的模糊模型可以表示为一个前馈模糊神经网络,因此利用BP学习算法求得过程模型模型的后件参数。仿真举例验证了所述模糊建模方法的有效性。

关键词：复杂过程模糊建模模糊模型模糊神经网络

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基于过程输入输出变化关系的模糊建模方法

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控制与决策 2001年第3期16卷 273-276页

作者：朱文彪孙增圻陈伟基清华大学计算机系澳门大学科学与技术学院

针对难以建立精确数学模型的复杂过程 ,提出一种基于过程输入输出数据变化关系的模糊建模方法。首先按过程输出随输入变量变化的程度对输入变量论域进行划分 ,在此基础上确定模糊模型的规则总数和前件参数 ;然后根据所建模糊模型可表示... 详细信息

针对难以建立精确数学模型的复杂过程 ,提出一种基于过程输入输出数据变化关系的模糊建模方法。首先按过程输出随输入变量变化的程度对输入变量论域进行划分 ,在此基础上确定模糊模型的规则总数和前件参数 ;然后根据所建模糊模型可表示为一个前馈模糊神经网络 ,利用 BP学习算法求得过程模糊模型的后件参数。仿真例子验证了该模糊建模方法的有效性 ,同时表明所建模糊规则模型具有较好的泛化能力。

关键词：模糊建模模糊模型模糊神经网络模糊控制数学模型

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基于稳定学习的碳酸碱浓度模糊建模

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清华大学学报（自然科学版） 2012年第9期52卷 1210-1217页

作者：王魏柴天佑大连海洋大学信息工程学院大连116023 辽宁省海洋信息技术重点实验室大连116023 流程工业综合自动化国家重点实验室(东北大学) 沈阳110819

针对氧化铝生产过程中原矿浆制备工序碳酸碱浓度机理模型难以建立,无法实现在线检测的问题,通过对铝酸钠溶液温度和电导率的特性分析,提出一种基于同步聚类和稳定学习的碳酸碱浓度模糊建模方法。首先采用同步聚类算法将建模数据分类,并... 详细信息

针对氧化铝生产过程中原矿浆制备工序碳酸碱浓度机理模型难以建立,无法实现在线检测的问题,通过对铝酸钠溶液温度和电导率的特性分析,提出一种基于同步聚类和稳定学习的碳酸碱浓度模糊建模方法。首先采用同步聚类算法将建模数据分类,并对聚类中心及分类进行离线修正,然后对每类数据进行模糊TS(Takagi-Sugeno)建模,并采用稳定学习算法对模型参数进行在线校正,保证辨识误差有界。将该方法应用于氧化铝生产过程碳酸碱浓度的软测量,现场实际数据预测结果表明了方法的有效性。

关键词：铝酸钠溶液软测量同步聚类稳定学习模糊建模

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基于概率信息与协作学习的鲁棒T-S模糊建模方法

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天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2024年第1期57卷 87-94页

作者：江敏吴鸿云柏昀旭陆新江陈秉正中南大学机电工程学院长沙410083 长沙矿山研究院有限责任公司长沙410012 国家金属采矿工程技术研究中心长沙410012 天津大学机械工程学院天津300072

T-S模糊建模方法在非线性系统建模中取得了大量的应用.然而,T-S模型在参数辨识过程中忽略了结构风险项,同时没有考虑各个规则之间的联系,因此在数据受到非高斯噪声和异常点的影响时,模型容易失效.针对以上不足,提出了基于概率信息与协... 详细信息

T-S模糊建模方法在非线性系统建模中取得了大量的应用.然而,T-S模型在参数辨识过程中忽略了结构风险项,同时没有考虑各个规则之间的联系,因此在数据受到非高斯噪声和异常点的影响时,模型容易失效.针对以上不足,提出了基于概率信息与协作学习的模糊建模方法.该方法建立了规则之间协作学习机制以保证模型的连续性、平滑性与鲁棒性,并进一步构建了包含正则化项、误差项、规则概率信息及规则之间协作关系项的目标函数,用于提高模型的泛化能力和建模性能.除此之外,建立了空间投影机制,将数据低维特征空间的非线性关系转换为高维投影空间的线性关系,以增强规则之间的协作性.针对该模型,建立了基于最小二乘的求解方法,获得了可靠的模型参数.数学算例仿真和实际锻压实验表明:所提出的方法在面对噪声以及强非线性影响时,依然能在规则数较低的情况下保持优秀的建模性能.对比其他优秀的模糊建模方法,该模型有着更强的抗干扰能力,且建模均方根误差(RMSE)远低于其他建模方法.综上所述,所提出的方法对传统方法和建模理论进行了改进,即使面对强非线性系统拥有较强的泛化能力、鲁棒性以及优秀的建模能力,并且能够以较少的模糊规则对工程当中非线性、不确定性系统建模.

关键词：模糊建模概率信息协作学习噪声鲁棒性

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