检索结果-内蒙古大学图书馆

电子科技大学学报 2018年第2期47卷 203-208页

作者：柴伟纪镐南北京工业大学信息学部北京朝阳区100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京朝阳区100124

给出一种新的非线性系统集员参数估计方法。该方法从流形学习的角度出发,视可行集边界与n维空间中的单位球面(n-1-sphere)为同胚,构造二者之间的同胚映射的近似。该映射可以将n-1-sphere映射为可行集近似边界。构造映射首先将等距映射... 详细信息

给出一种新的非线性系统集员参数估计方法。该方法从流形学习的角度出发,视可行集边界与n维空间中的单位球面(n-1-sphere)为同胚,构造二者之间的同胚映射的近似。该映射可以将n-1-sphere映射为可行集近似边界。构造映射首先将等距映射与数据归一化结合,把在可行集边界上均匀采样得到的数据集映射为包含于n-1-sphere的数据集;然后,基于非参数方法得到可行集边界与n-1-sphere的同胚映射的近似。仿真结果表明,该方法比支持向量机方法具有更高的可行集边界逼近精度。

关键词：等距映射流形学习非线性系统参数定界集员估计

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基于锁相值和图论的脑功能网络特征提取方法

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北京生物医学工程 2019年第1期38卷 15-21页

作者：李明爱南琳孙炎珺北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

目的为了研究大脑运动想象时脑功能网络的状态变化,并区分运动想象任务,本文提出一种基于锁相值和图论的脑功能网络特征提取方法。方法首先获取Mu节律和Beta节律的运动想象脑电信号(motor imagery electroencephalography,MI-EEG),计算... 详细信息

目的为了研究大脑运动想象时脑功能网络的状态变化,并区分运动想象任务,本文提出一种基于锁相值和图论的脑功能网络特征提取方法。方法首先获取Mu节律和Beta节律的运动想象脑电信号(motor imagery electroencephalography,MI-EEG),计算任意两导相同节律MI-EEG之间的锁相值;然后分别构建两个节律的脑功能网络,并提取6种全局网络特征参数,对其归一化处理后进行串行融合获得特征向量;最后以支持向量机(support vector machine,SVM)作为分类器,采用10折交叉验证法,在BCI Competition III Data Sets IIIa数据集上对两种运动想象任务进行分类。结果相比于其他脑网络特征提取方法,本文方法获得了较高的识别率,最高识别率和平均识别率分别达到100. 00%和83. 33%。结论从脑功能网络的角度,通过构建Mu节律和Beta节律两个运动节律MI-EEG的脑功能网络,提取多个反映大脑网络整体信息的特征,相对于构建单一运动节律MI-EEG的脑功能网络,提取单个网络特征参数,能够有效改善运动想象任务的识别效果,为MI-EEG信号的特征提取方法提供了一种新的思路。

关键词：运动想象脑电信号脑功能网络图论特征提取锁相值

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基于LMD和MSEE的滚动轴承复合故障特征提取方法

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轴承 2019年第3期 63-69页

作者：王普李天垚高学金高慧慧北京工业大学信息学部北京100124 数字社区教育部工程研究中心北京100124 城市轨道交通北京实验室北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

针对滚动轴承复合故障特征相近、不易区分的问题,提出了一种基于局域均值分解和多尺度熵能量的滚动轴承复合故障特征提取方法。首先,将信号进行LMD处理,得到一系列PF分量;然后,通过相关系数选择合适的PF分量计算能量并获得新的时间序列... 详细信息

针对滚动轴承复合故障特征相近、不易区分的问题,提出了一种基于局域均值分解和多尺度熵能量的滚动轴承复合故障特征提取方法。首先,将信号进行LMD处理,得到一系列PF分量;然后,通过相关系数选择合适的PF分量计算能量并获得新的时间序列;最后,计算新时间序列的多尺度熵,与能量结合构建MSEE进行故障特征提取。机械故障模拟试验台的结果表明:该方法不仅降低了噪声干扰,而且提升了特征提取的精度,可以定量表征滚动轴承复合故障信号的特征,在滚动轴承复合故障信号中有良好的特征提取效果,与单独使用MSE和能量的特征提取方法相比,故障诊断率分别提升了8. 33%和11. 29%。

关键词：滚动轴承振动信号复合故障局域均值分解多尺度熵能量

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负压型微流控葡萄糖生物传感在线检测系统的研制

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仪表技术与传感器 2019年第9期 66-68页

作者：高学金吕昕雨金辰北京工业大学信息学部数字社区教育部工程研究中心城市轨道交通北京实验室计算智能与智能系统北京市重点实验室

葡萄糖是发酵过程中菌体生长和产物合成的主要碳源。为了稳定产物产量与质量,必须控制葡萄糖在发酵液中的浓度。由于第一代酶注射式葡萄糖在线分析仪响应速度慢,流路结构复杂且易受噪声干扰,不利于在线检测。因此,文中设计了一种结合了... 详细信息

葡萄糖是发酵过程中菌体生长和产物合成的主要碳源。为了稳定产物产量与质量,必须控制葡萄糖在发酵液中的浓度。由于第一代酶注射式葡萄糖在线分析仪响应速度慢,流路结构复杂且易受噪声干扰,不利于在线检测。因此,文中设计了一种结合了Y型和S型混合流道的微流控芯片,作为葡萄糖生物传感器的核心部件。应用负压抽取液体的方式抽取微流控芯片中的反应液体,来保证分析系统流路中的液体流转。经实验对比和测试,蠕动泵在5 mL/h的抽取速度下,液体混合和反应效果较好,所研制的葡萄糖生物分析系统基本满足了发酵过程葡萄糖在线测量的要求。

关键词：负压微流控芯片葡萄糖发酵过程在线测量

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基于自组织递归模糊神经网络的PM2.5浓度预测

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智能系统学报 2018年第4期13卷 509-516页

作者：周杉杉李文静乔俊飞北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室

针对PM2.5浓度非线性动态变化的特点,提出了一种自组织递归模糊神经网络(self-organizing recurrent fuzzy neural network,SORFNN)方法预测PM2.5小时浓度。首先,通过分析影响PM2.5浓度的多种因素,利用主成分分析法(principal component analysis,PCA)筛选出与PM2.5浓度相关性较强的特征变量作为神经网络的输入变量。然后,根据ε准则和偏最小二乘算法(partial least squares,PLS)进行规则化层神经元的增删,实现递归模糊神经网络结构的自动调整,并采用学习率自适应的梯度下降算法调整模型中心、宽度和权值等参数,建立PM2.5预测模型。最后,利用典型非线性系统辨识和实际PM2.5浓度预测实验进行验证。实验结果表明,所设计的自组织递归模糊神经网络结构精简且预测精度高,较好地满足了PM2.5实时预测的要求。

关键词： PM2.5 预测 PCA 递归模糊神经网络自组织自适应梯度下降

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基于自组织模糊神经网络溶解氧控制方法研究

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智能系统学报 2018年第6期13卷 905-912页

作者：许进超杨翠丽乔俊飞马士杰北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室

针对污水处理过程中溶解氧浓度难以控制的问题,提出了一种基于自组织模糊神经网络(self-organizing fuzzy neural network, SOFNN)的溶解氧(dissolved oxygen, DO)控制方法。首先,采用激活强度和神经元重要性两个评判标准,来判断神经元... 详细信息

针对污水处理过程中溶解氧浓度难以控制的问题,提出了一种基于自组织模糊神经网络(self-organizing fuzzy neural network, SOFNN)的溶解氧(dissolved oxygen, DO)控制方法。首先,采用激活强度和神经元重要性两个评判标准,来判断神经元对网络的贡献及活跃程度。然后,对不活跃的神经元进行删减,以此来对神经网络结构进行自适应的调整,从而满足实际控制要求,提高控制精度。其次,采用梯度下降算法对SOFNN神经网络的各个参数进行实时调整,以保证网络的精度。最后,将该自组织方法用在Mackey-Glass时间序列预测中,结果表明所提出的自组织模糊神经网络具有较好的预测效果;同时将所提出的SOFNN方法在BSM1仿真平台上进行实验验证。结果表明,所提出的自组织模糊神经网络控制方法能够对溶解氧浓度进行较好地控制,具有一定的自适应能力。

关键词：污水处理溶解氧过程控制神经网络自组织

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“互联网+”背景下实践教学基地整合优化方式研究

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中国现代教育装备 2019年第13期 24-26,30页

作者：韩红桂杨翠丽于建均李慧杰北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

随着我国信息技术的高速发展和对高质量人才的需求,互联网与教育领域相结合的"互联网+教育"形式正急剧发展。然而,由于我国实践教学基地之间办学条件、资金投入、教学基本建设、师资力量、实训条件等方面存在较大差距,严重影... 详细信息

随着我国信息技术的高速发展和对高质量人才的需求,互联网与教育领域相结合的"互联网+教育"形式正急剧发展。然而,由于我国实践教学基地之间办学条件、资金投入、教学基本建设、师资力量、实训条件等方面存在较大差距,严重影响了实践教学基地的利用率,制约了高校实践教学发展和高质量人才的培养。因此,应以建设目标为根本,结合实践教学基地的优势,完成实践教学基地资源的分类;根据运行状况实现实践教学基地的资源重组。同时,不断完善实践教学基地的运行方式,形成有效的实践教学基地整合优化方式。

关键词： "互联网+" 人才培养资源重组整合优化

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基于自组织递归模糊神经网络的BOD软测量

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计算机与应用化学 2019年第4期36卷 331-336页

作者：丁海旭李文静叶旭东乔俊飞北京工业大学信息学部北京市100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京市100124 国网辽宁省电力有限公司葫芦岛供电公司辽宁省葫芦岛市125000

生化需氧量是污水处理过程中评价水质的重要指标之一,神经网络软测量是解决其在线测量困难的主要方法。污水处理是一个动态的过程,而前馈神经网络由于缺乏动态性而难以保证对其的测量精度。本文提出了一种自组织递归模糊神经网络,建立... 详细信息

生化需氧量是污水处理过程中评价水质的重要指标之一,神经网络软测量是解决其在线测量困难的主要方法。污水处理是一个动态的过程,而前馈神经网络由于缺乏动态性而难以保证对其的测量精度。本文提出了一种自组织递归模糊神经网络,建立了内部的反馈连接以增强网络动态性能,通过评估神经元的互信息关系和激活强度以增长或修剪规则层神经元,采用梯度下降学习算法进行参数更新,并结合自适应学习率以提高收敛精度。通过对实际污水厂数据的实验结果表明,本文提出的模型结构更紧凑,对出水生化需氧量的预测精度更高。

关键词：生化需氧量自组织递归模糊神经网络互信息自适应学习率

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基于虚拟样本生成技术的多组分机械信号建模

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自动化学报 2018年第9期44卷 1569-1589页

作者：汤健乔俊飞柴天佑刘卓吴志伟北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 流程工业综合自动化国家重点实验室沈阳110004

采用具有多组分、非平稳、非线性等特性的机械振动/振声信号构建数据驱动软测量模型,是目前工业界测量高能耗旋转机械设备内部难以检测过程参数的常用手段.针对机械信号产生机理的复杂性导致模型解释性弱,以及工业过程连续不间断运行和... 详细信息

采用具有多组分、非平稳、非线性等特性的机械振动/振声信号构建数据驱动软测量模型,是目前工业界测量高能耗旋转机械设备内部难以检测过程参数的常用手段.针对机械信号产生机理的复杂性导致模型解释性弱,以及工业过程连续不间断运行和机械设备旋转封闭的特殊性导致获取完备训练样本的经济性差和周期性长等问题,本文提出一种基于虚拟样本生成(Virtual sample generation,VSG)技术的多组分机械信号建模方法.首先,将机械信号自适应分解为具有不同时间尺度的平稳子信号并变换为多尺度谱数据;接着,采用适合于小样本高维数据建模的改进选择性集成核偏最小二乘(Selective ensemble kernel partial least squares,SENKPLS)算法构建面向真实训练样本的基于可行性的规划(Feasibilitybased programming,FBP)模型,提出一种综合先验知识和FBP模型等手段面向高维谱数据的VSG技术,用以弥补真实训练样本的短缺问题;然后,基于互信息(Mutual information,MI)对由真实和虚拟训练样本组成的混合建模数据进行自适应特征选择;最后,基于约简的混合训练样本采用SENKPLS构建软测量模型.以近红外谱数据和磨矿过程实验球磨机的筒体振动/振声信号验证所提VSG技术和面向多组分机械信号建模方法的合理性和有效性.

关键词：多组分机械信号高维谱数据难以检测过程参数数据驱动建模虚拟样本生成

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自平衡立方体机器人动力学建模

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北京工业大学学报 2018年第3期44卷 376-381页

作者：陈志刚阮晓钢李元北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

针对立方体机器人自平衡控制问题,对其以棱边为支点的动力学建模问题进行了研究.以所设计的立方体机器人样机为具体研究对象,分别采用拉格朗日方法和凯恩方法建立起相应的动力学模型,通过比较2种方法的建模结果和数值仿真分析,从理论上... 详细信息

针对立方体机器人自平衡控制问题,对其以棱边为支点的动力学建模问题进行了研究.以所设计的立方体机器人样机为具体研究对象,分别采用拉格朗日方法和凯恩方法建立起相应的动力学模型,通过比较2种方法的建模结果和数值仿真分析,从理论上验证了所建立模型的正确性.基于建立的模型设计了平衡控制器,并将其应用于立方体机器人样机控制,取得了预期的效果,再次验证所建立模型的正确性.所建立的动力学模型,为进一步研究立方体机器人的平衡控制奠定了基础.

关键词：立方体机器人动力学模型凯恩方法拉格朗日方法

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