检索结果-内蒙古大学图书馆

化工学报 2016年第3期67卷 960-966页

作者：乔俊飞付文韬韩红桂北京工业大学电子信息与控制工程学院计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

针对污水处理过程溶解氧浓度难以控制的问题,提出了一种基于自组织T-S模糊神经网络的控制方法。其实质是采用模糊规则层激活强度的方法,根据实际环境自适应的对神经元进行调整,构造合适的控制结构,从而提高控制精度。同时采用梯度下降... 详细信息

针对污水处理过程溶解氧浓度难以控制的问题,提出了一种基于自组织T-S模糊神经网络的控制方法。其实质是采用模糊规则层激活强度的方法,根据实际环境自适应的对神经元进行调整,构造合适的控制结构,从而提高控制精度。同时采用梯度下降法对控制器的各个参数进行实时调整。该控制器运用在污水处理基准仿真模型中进行实验,结果表明,提出的SO-TSFNN控制方法能够较好地实现对溶解氧浓度的控制,具有较好的自适应性。

关键词：神经网络控制溶解氧浓度动态仿真自组织算法

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地铁站空调冷却水系统节能控制策略研究

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建筑科学 2017年第2期33卷 102-106页

作者：王晨宇李亚芬高学金王普北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124 城市轨道交通北京实验室北京100124 数字社区教育部工程研究中心北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

针对地铁站通风空调冷却水系统定流量运行存在的能源浪费问题,结合冷凝温度控制法的优势,研究分时段变出水温度的冷却水节能控制策略。首先,建立冷凝温度的多元线性回归方程,然后迭代计算出各时段的冷却水出水温度设定值。研究结果表明... 详细信息

针对地铁站通风空调冷却水系统定流量运行存在的能源浪费问题,结合冷凝温度控制法的优势,研究分时段变出水温度的冷却水节能控制策略。首先,建立冷凝温度的多元线性回归方程,然后迭代计算出各时段的冷却水出水温度设定值。研究结果表明:分时段变冷却水出水温度节能控制策略能够在保持冷凝温度不变的情况下,增大冷却水的进出水温差,挖掘节能潜力。最后,在瞬时系统模拟仿真平台(TRNSYS)上对该方法进行了仿真验证。仿真结果表明,变冷却水出水温度节能控制方法能够将冷凝温度控制在设计值,且节能效果显著。

关键词：地铁站空调冷却水系统冷凝温度变出水温度变流量

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基于递归RBF神经网络的出水氨氮预测研究

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计算机与应用化学 2017年第2期34卷 145-151页

作者：乔俊飞马士杰许进超北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

针对污水处理过程出水氨氮难以在线测量的问题,文中提出了一种基于递归RBF神经网络的软测量方法来预测氨氮。首先,提取与出水氨氮相关的主元变量,剔除主元变量的异常数据。其次,利用递归RBF神经网络建立主元变量与出水氨氮的蕴含关系,... 详细信息

针对污水处理过程出水氨氮难以在线测量的问题,文中提出了一种基于递归RBF神经网络的软测量方法来预测氨氮。首先,提取与出水氨氮相关的主元变量,剔除主元变量的异常数据。其次,利用递归RBF神经网络建立主元变量与出水氨氮的蕴含关系,完成出水氨氮软测量模型的设计。最后,将提出的出水氨氮软测量方法应用于污水处理实际运行过程,结果表明,基于递归RBF神经网络的软测量方法能够实现出水氨氮的在线预测;同时,与其他方法的比较结果显示基于递归RBF神经网络的软测量方法具有较好的预测精度。

关键词：氨氮预测软测量递归RBF神经网络

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基于递归模糊神经网络的污水处理控制方法

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化工学报 2016年第3期67卷 954-959页

作者：韩改堂乔俊飞韩红桂北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

针对污水处理过程具有非线性、大时变等问题,提出了一种基于递归模糊神经网络的多变量控制方法。该方法通过递归模糊神经网络控制器自适应地获得对操作变量的控制精度,控制器在常规BP学习算法的基础上采用学习率自适应学习算法且引入了... 详细信息

针对污水处理过程具有非线性、大时变等问题,提出了一种基于递归模糊神经网络的多变量控制方法。该方法通过递归模糊神经网络控制器自适应地获得对操作变量的控制精度,控制器在常规BP学习算法的基础上采用学习率自适应学习算法且引入了动量项来训练网络参数,避免网络陷入局部最优,提高了网络对系统的控制精度。最后,基于仿真基准模型(BSM1)平台对第五分区中的溶解氧和第二分区中的硝态氮控制进行动态仿真实验,结果表明,与PID、前馈神经网络和常规递归神经网络相比,该方法能有效提高系统的自适应控制精度。

关键词：污水处理过程递归模糊神经网络控制自适应学习算法溶解氧硝态氮动态仿真

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基于自适应递归模糊神经网络的污水处理控制

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控制理论与应用 2016年第9期33卷 1252-1258页

作者：韩改堂乔俊飞韩红桂北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

针对污水处理过程中具有的非线性、大时变等特征,提出了一种基于自适应递归模糊神经网络(recurrent fuzzy neural network,RFNN)的污水处理控制方法.该方法利用自适应RFNN识别器建立污水处理过程的非线性动态模型,建立的模型可以为RFNN... 详细信息

针对污水处理过程中具有的非线性、大时变等特征,提出了一种基于自适应递归模糊神经网络(recurrent fuzzy neural network,RFNN)的污水处理控制方法.该方法利用自适应RFNN识别器建立污水处理过程的非线性动态模型,建立的模型可以为RFNN控制器提供污水处理过程中的状态变量信息,保证了控制器根据系统响应调整操作变量的精确性;并且RFNN辨识器及RFNN控制器基于自适应学习率进行学习,确保了递归模糊神经网络的收敛精度和速度,并通过构造李雅普诺夫函数证明了此算法的收敛性;最后,基于基准仿真模型(benchmark simulation model 1,BSM1)平台进行仿真实验.结果表明,与PID、模型预测控制及前馈神经网络相比,该方法对污水处理中溶解氧浓度和硝态氮浓度的跟踪控制精度具有明显的提升.

关键词：污水处理递归模糊神经网络自适应学习率基准仿真模型(BSM1)

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遥操作护理机器人系统的操作者姿态解算方法研究

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自动化学报 2016年第12期42卷 1839-1848页

作者：左国玉于双悦龚道雄北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

设计了一种遥操作护理机器人系统,为实现从端同构式机器人的随动运动控制,对主端操作者人体姿态解算方法进行了研究.首先,构建由惯性传感单元构成的动作捕捉系统,对用作从端机器人动作指令的操作者人体姿态信息进行采集,采用四元数法对... 详细信息

设计了一种遥操作护理机器人系统,为实现从端同构式机器人的随动运动控制,对主端操作者人体姿态解算方法进行了研究.首先,构建由惯性传感单元构成的动作捕捉系统,对用作从端机器人动作指令的操作者人体姿态信息进行采集,采用四元数法对人体运动原始数据进行初步求解.其次,将四元数法得到的姿态数据解算成依据仿人结构设计的护理机器人各关节运动的目标姿态角,实现人体姿态到机器人动作的同构性映射.最后,为验证本文所提姿态解算方法的性能,设计了操作者控制护理机器人完成递送和拿取药瓶动作的实验.结果表明,本文姿态解算方法的解算性能与参考系统基本相同;在操作者动作姿态快速变化的时间段,系统仍可获得较高精度的目标姿态数据,其误差在动态条件下依旧能保持在2%以下;护理机器人可较好地实时复现操作者的人体动作.本文方法能满足机器人进行一般护理作业时对人体姿态数据处理的快速性和准确性要求.

关键词：遥操作护理机器人姿态解算同构映射人体运动跟踪

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基于多模板回归加权均值漂移的人体目标跟踪

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光学精密工程 2016年第9期24卷 2339-2346页

作者：贾松敏文林风王丽佳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 河北工业职业技术学院信息工程与自动化系河北石家庄050091

针对移动机器人跟踪人体目标时目标因角度大幅变化引起外观改变造成的跟踪无效,提出了多模板回归加权均值漂移跟踪方法。该方法通过建立目标的多模板模型,应用均值漂移算法实现目标跟踪。首先,根据前一帧均值漂移结果和当前帧头肩粗定... 详细信息

针对移动机器人跟踪人体目标时目标因角度大幅变化引起外观改变造成的跟踪无效,提出了多模板回归加权均值漂移跟踪方法。该方法通过建立目标的多模板模型,应用均值漂移算法实现目标跟踪。首先,根据前一帧均值漂移结果和当前帧头肩粗定位结果确定目标模板集,使其包含目标人体的位姿和角度改变。然后,采用多模板回归加权均值漂移实现目标的精确定位。在多模板均值漂移中引入回归模型实现颜色纹理特征与目标模型相似度之间的映射,从而控制模板数量,保证目标检测的实时性。最后,分别在视频图像和机器人目标跟踪平台上对所提方法进行实验验证。结果显示,图像处理平均时间为86.4s/frame,满足机器人跟踪的实时性要求。该方法解决了目标特征在跟踪过程中发生变化的问题,提高了机器人跟踪时对目标人体特征变化的鲁棒性。

关键词：机器人目标跟踪行人跟踪多模板均值漂移回归模型视频图像

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基于改进粒子群BP神经网络的PM2.5浓度预测研究

基于改进粒子群BP神经网络的PM2.5浓度预测研究

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第28届中国过程控制会议（CPCC 2017）暨纪念中国过程控制会议30周年

作者：梅建想李晓理张山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数字社区教育部工程研究中心

为了提高大气污染物浓度预测精度,本文提出了一种基于BP神经网络预测PM浓度模型。用改进粒子群优化算法来选择BP神经网络权值和阈值。根据北京市海淀区万柳监测站每三小时监测的大气污染物浓度和气象条件,选择了2014年9月1日-2014年11... 详细信息

为了提高大气污染物浓度预测精度,本文提出了一种基于BP神经网络预测PM浓度模型。用改进粒子群优化算法来选择BP神经网络权值和阈值。根据北京市海淀区万柳监测站每三小时监测的大气污染物浓度和气象条件,选择了2014年9月1日-2014年11月30日数据作为本次实验研究对象。仿真结果表明,改进粒子群优化的BP神经网络可以有效提高收敛速度和避免陷入局部最优解。同时,在PM浓度预测中,相比于传统的BP神经网络和遗传算法优化的BP神经网络,改进粒子群算法优化的BP神经网络预测效果更好。

关键词： BP神经网络 PM2.5浓度模型改进粒子群算法遗传算法

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一种基于改进型深度学习的非线性建摸方法

一种基于改进型深度学习的非线性建摸方法

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第28届中国过程控制会议（CPCC 2017）暨纪念中国过程控制会议30周年

作者：王盈旭韩红桂郭民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数字社区教育部工程研究中心

针对非线性系统难以建模的问题,文中提出一种基于改进型深度学习的非线性建模方法。首先,设计了基于高斯径向基函数的深度置信网络结构;其次,利用对比分歧算法对径向基函数的权值、中心和宽度进行调整,同时利用反向传播对网络连接权值... 详细信息

针对非线性系统难以建模的问题,文中提出一种基于改进型深度学习的非线性建模方法。首先,设计了基于高斯径向基函数的深度置信网络结构;其次,利用对比分歧算法对径向基函数的权值、中心和宽度进行调整,同时利用反向传播对网络连接权值进行优化;最后,将获得的改进型深度学习方法应用于非线性系统建模,结果表明,改进型深度学习算法具有较好的预测精度,并且收敛速度较快。

关键词：深度学习径向基函数深度置信网络非线性建模

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眼电伪迹自动识别与去除的新方法

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电子学报 2016年第5期44卷 1032-1039页

作者：李明爱郭硕达田晓霞杨金福郝冬梅北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 北京工业大学生命科学与生物工程学院北京100124

为了改善脑电中的眼电伪迹过估计问题及环境干扰耦合引起的非线性混合对眼电去除效果的影响,提出一种基于快速核独立成分分析(Fast Kernel Independent Component Analysis,Fast KICA)与离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)... 详细信息

为了改善脑电中的眼电伪迹过估计问题及环境干扰耦合引起的非线性混合对眼电去除效果的影响,提出一种基于快速核独立成分分析(Fast Kernel Independent Component Analysis,Fast KICA)与离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)的眼电自动去除方法,即(Fast Kernel Independent Wavelet Transform,FKIWT)方法.首先,利用Fast KICA方法对脑电信号进行分离得到独立成分,并以相关系数为依据识别出眼电伪迹;进而,基于DWT对眼电伪迹进行多分辨率分析,将逼近分量置零,而细节分量保持不变,使得重构所得眼电伪迹成分保留更多有用脑电信号;最后,利用Fast KICA逆变换重建眼电去除后的脑电信号.实验结果表明:FKIWT不仅有效改善了眼电过估计问题,增强了抗干扰能力和鲁棒性,而且在线性混合和非线性混合情况下,均得到较好的伪迹去除效果,特别是在非线性混合时优势更为明显,适合于实际在线应用.

关键词：非线性混合模型快速核独立成分分析离散小波变换眼电过估计鲁棒性

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