检索结果-内蒙古大学图书馆

北京工业大学学报 2015年第8期41卷 1151-1157页

作者：李秀智赵冠荣徐传骆贾松敏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

为扩大全向智能轮椅的速度测量范围并改善其测量精度及计算效率,对传统基于光流的测速方法进行了改进.首先,采用TV-L1模型求解光流,并有效地预测帧间像点位移量,缩小像点的搜索区域.然后,针对由光照不均、局部运动模糊等因素产生的异质... 详细信息

为扩大全向智能轮椅的速度测量范围并改善其测量精度及计算效率,对传统基于光流的测速方法进行了改进.首先,采用TV-L1模型求解光流,并有效地预测帧间像点位移量,缩小像点的搜索区域.然后,针对由光照不均、局部运动模糊等因素产生的异质光流矢量,提出了基于平面片光流模型的随机抽样一致算法(random sample consensus,RANSAC),以实现光流场的排异.最后,在统一计算设备架构(compute unified device architecture,CUDA)的体系框架下实现光流计算的并行加速,提高了系统的实时性.实验结果表明:改进方法使轮椅的最大可测量速度提升了1.67倍,且测速精度优于轮式里程计,该方法在光照不均、局部运动模糊情况下也具有较好的鲁棒性,能够提升全向轮椅的最大可测量速度及测量精度.

关键词：机器视觉运动估计随机抽样一致算法(random sample consensus,RANSAC) 光流卡尔曼滤波

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基于高维k近邻互信息的出水总磷特征选择

基于高维k近邻互信息的出水总磷特征选择

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第27届中国过程控制会议（CPCC2016）

作者：周红标乔俊飞北京工业大学电子信息与控制工程学院计算智能和智能系统北京市重点实验室淮阴工学院自动化学院

针对污水处理过程出水总磷软测量存在的特征选择问题,提出一种k近邻互信息估计和前向累加后向交叉策略相结合的特征选择方法.该方法首先将数据驱动型k近邻法扩展用于高维特征之间互信息的估计,然后采用前向累加策略给出全部特征最优排序...

针对污水处理过程出水总磷软测量存在的特征选择问题,提出一种k近邻互信息估计和前向累加后向交叉策略相结合的特征选择方法.该方法首先将数据驱动型k近邻法扩展用于高维特征之间互信息的估计,然后采用前向累加策略给出全部特征最优排序,根据预设无关特征个数,剔除无关特征,再利用后向交叉策略找出并剔除冗余特征,最终得到最优强相关特征子集.以Friedman数据、Housing数据和实际污水处理出水总磷预测数据为例,采用多层感知器和基于互信息的修剪型多层感知器神经网络预测模型进行仿真实验,验证了所提方法的有效性.

关键词：

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基于子时段MPCA-SVM的间歇过程在线故障诊断

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计算机与应用化学 2016年第4期33卷 465-471页

作者：高学金薛攀娜齐咏生王普北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124 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 计算机智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 内蒙古工业大学电力学院内蒙古自治区呼和浩特010051

针对基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的间歇过程故障诊断准确率低的问题,结合间歇过程的时段特性,提出了一种基于子时段MPCA-SVM的间歇过程在线故障诊断方法。首先,利用多向主成分分析(Multi-way principal component analy... 详细信息

针对基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的间歇过程故障诊断准确率低的问题,结合间歇过程的时段特性,提出了一种基于子时段MPCA-SVM的间歇过程在线故障诊断方法。首先,利用多向主成分分析(Multi-way principal component analysis,MPCA)提取出间歇过程正常运行状态下的每个采样点的主成分,将相邻的且具有相同主成分个数的采样点归到同一粗划分时段内,再在每一个粗时段内利用相邻采样点的负载矩阵的角度信息作为相似性判据来细化分时段;其次,对每个时段建立MPCA在线过程监测模型,同时,利用MPCA提取每个时段内各个类型故障的特征,并用特征数据建立SVM故障诊断模型;最后,MPCA监测模型实施监测功能,当检测到故障时,相应时段的SVM故障诊断模型进行诊断。将该方法应用于青霉素发酵过程仿真平台进行验证,该方法相比于不分时段的SVM的故障诊断方法,平均可提高故障诊断准确率11%,实验结果表明了该方法的有效性和可行性。

关键词：间歇过程多向主成分分析支持向量机过程监测故障诊断

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广义逆向学习方法的自适应差分算法

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智能系统学报 2015年第1期10卷 131-137页

作者：刘昌芬韩红桂乔俊飞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

针对差分算法(differential evolution,DE)在解决高维优化问题时参数设置复杂、选择变异策略困难的现象,提出了广义逆向学习方法的自适应差分进化算法(self-adaptive DE algorithm via generalized opposition-based learning,SDE-GOBL)。利用广义的逆向学习方法(generalized opposition-based learning,GOBL)来进行多策略自适应差分算法(Self-adaptive DE,Sa DE)的初始化策略调整,求出各个候选解的相应逆向点,并在候选解和其逆向点中选择所需要的最优初始种群,然后再进行自适应变异、杂交、选择操作,最后通过CEC2005国际竞赛所提供的9个标准测试函数对SDE-GOBL算法进行验证,结果证明该算法具有较快的收敛速度和较高的求解精度。

关键词：差分算法优化自适应逆向学习收敛速度精度高维初始化

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批次加权软化分的多阶段AR-PCA间歇过程监测

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仪器仪表学报 2015年第6期36卷 1291-1300页

作者：胡永兵高学金李亚芬齐咏生王普北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124 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 内蒙古工业大学电力学院呼和浩特010051

由于多阶段间歇过程在每个操作阶段主导变量和过程特性的巨大差异性,也为了降低传统方法只进行阶段硬划分以及过程建模不考虑过程动态性导致的漏报率和误报率,提出了基于批次加权软划分的多阶段自回归主元分析(AR-PCA)间歇过程监测方法... 详细信息

由于多阶段间歇过程在每个操作阶段主导变量和过程特性的巨大差异性,也为了降低传统方法只进行阶段硬划分以及过程建模不考虑过程动态性导致的漏报率和误报率,提出了基于批次加权软划分的多阶段自回归主元分析(AR-PCA)间歇过程监测方法。方法引入了反距离加权(IDW)和单变量控制图对仿射传播聚类(AP)进行改进,避免以单批次作为AP输入不能表征整个生产过程阶段特性的局限性,并且解决了AP不能辨识过渡阶段的缺陷。然后针对过渡阶段和稳定阶段分别建立ARPCA模型和MPCA模型,较传统方法以整批次数据建立唯一模型具有更高的模型精度,同时消除了过渡阶段的动态性,可有效降低误报和漏报。实验设计由青霉素发酵仿真平台和重组大肠杆菌实际生产过程完成,结果显示了该方法的可行性和有效性。

关键词：自回归主元分析间歇过程仿射传播聚类反距离加权过程监测

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一种新的基于MKPLS的间歇过程质量预测方法

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仪器仪表学报 2015年第5期36卷 1155-1162页

作者：王锡昌王普高学金齐咏生常鹏北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124 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 内蒙古工业大学电力学院呼和浩特010051

传统MKPLS方法在进行核技巧计算时需要对全部的测量变量进行两两运算,造成了运算量过大、存储空间需求高的问题。针对间歇过程在在线质量预测方面的非线性问题以及计算量的问题,提出一种新的基于特征空间(FS)的核偏最小二乘算法,用于对... 详细信息

传统MKPLS方法在进行核技巧计算时需要对全部的测量变量进行两两运算,造成了运算量过大、存储空间需求高的问题。针对间歇过程在在线质量预测方面的非线性问题以及计算量的问题,提出一种新的基于特征空间(FS)的核偏最小二乘算法,用于对间歇过程的质量数据进行在线软测量。首先,算法将间歇过程采集到的数据进行三维展开及标准化处理;之后,将这些数据进行特征向量提取以降低投影到核空间中的数据量以及计算量;最后,针对传统特征向量提取算法在向量选择顺序方面的盲目性,将质量数据纳入考量,构建一种新的特征向量提取方式,以解决在线软测量方面的非线性问题,进一步提高在线软测量精度。最后将提出的算法用于青霉素发酵仿真及实际过程的在线监测,验证了方法的有效性。

关键词：间歇过程 MKPLS 质量预测特征空间特征向量提取

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一种改进的处理不一致的回答集程序的方法

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计算机科学 2015年第S1期42卷 542-545页

作者：路芳芳王洁北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100124

回答集程序设计是一种描述性的程序设计范例,目前成为逻辑程序设计领域中一个很重要、很活跃的研究课题。在实际应用中,由于知识的不一致性,使得程序没有回答集。为解决该问题,朱涛等人提出了基于最小原理的思想,它可以很好地处理不一... 详细信息

回答集程序设计是一种描述性的程序设计范例,目前成为逻辑程序设计领域中一个很重要、很活跃的研究课题。在实际应用中,由于知识的不一致性,使得程序没有回答集。为解决该问题,朱涛等人提出了基于最小原理的思想,它可以很好地处理不一致的回答集程序,但是该方法会删除对用户来说很重要的知识,并且无法根据用户自己的偏好找到最满意的解。针对该问题,以加权逻辑程序为基础,使用加权定量的方法来处理不一致的回答集程序。通过为每一个规则分配权值,权值表示废除该规则所需的代价,废除规则代价之和最小的作为最优解,方便而简洁地解决了在无解情况下求解最满意解的问题。最后,与相关工作进行比较。

关键词：回答集程序知识表示不一致最小原理加权定量

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基于CBR和SVR的生化需氧量预测模型

基于CBR和SVR的生化需氧量预测模型

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第27届中国过程控制会议（CPCC2016）

作者：于远航严爱军王普北京工业大学电子信息与控制工程学院数字社区教育部工程研究中心计算智能与智能系统北京市重点实验室城市轨道交通北京实验室

针对污水处理过程生化需氧量(BOD)浓度难以实时监测的问题,建立了一种基于支持向量回归机(SVR)修正方法的案例推理(CBR)预测模型。该模型主要包括案例检索、案例重用、SVR修正、案例存储等四个部分,其中,SVR修正模型是利用历史数据构造... 详细信息

针对污水处理过程生化需氧量(BOD)浓度难以实时监测的问题,建立了一种基于支持向量回归机(SVR)修正方法的案例推理(CBR)预测模型。该模型主要包括案例检索、案例重用、SVR修正、案例存储等四个部分,其中,SVR修正模型是利用历史数据构造修正案例库,并采用SVR训练而获得的,可以对传统CBR求解模型得到的BOD浓度建议值进行修正。使用某污水处理厂的历史数据进行对比实验,结果表明本文建立的预测模型精度优于支持向量机(SVM)、BP神经网络、RBF神经网络以及传统CBR方法,说明SVR修正方法的引入可以改善CBR的回归性能,提高CBR的学习能力。

关键词：生化需氧量 SVR BOD CBR 预测模型

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基于模糊神经网络的出水总磷和氨氮软测量方法研究

基于模糊神经网络的出水总磷和氨氮软测量方法研究

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第27届中国过程控制会议（CPCC2016）

作者：郭民祝曙光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数字社区教育部工程研究中心城市轨道交通北京实验室

针对污水处理运行过程重要指标出水总磷(Total Phosphorous,TP)和出水氨氮(Ammonia Nitrogen,NH4-N)难以实时测量问题,文中提出了一种基于模糊神经网络的多变量软测量方法。首先,利用主元分析法对污水处理过程运行数据进行分析,获得TP和... 详细信息

针对污水处理运行过程重要指标出水总磷(Total Phosphorous,TP)和出水氨氮(Ammonia Nitrogen,NH4-N)难以实时测量问题,文中提出了一种基于模糊神经网络的多变量软测量方法。首先,利用主元分析法对污水处理过程运行数据进行分析,获得TP和NH4-N的相关主元变量;其次,设计了一种基于模糊神经网络的多输入多输出软测量方法,利用自适应二阶算法对模型参数进行调整,提高了软测量方法的精度;最后,将设计的软测量方法进行封装,并将其应用于污水处理过程中试平台。实验结果表明:基于模糊神经网络的软测量方法能够同时实现TP和NH4-N的实时测量,并且具有较好的测量精度。

关键词：污水处理过程模糊神经网络测量方法

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基于学习型案例推理的TE化工过程故障诊断方法

基于学习型案例推理的TE化工过程故障诊断方法

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第27届中国过程控制会议（CPCC2016）

作者：严爱军王英杰王普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数字社区教育部工程研究中心城市轨道交通北京实验室

针对TE化工过程的故障诊断准确率不高的问题,本文研究一种基于BP神经网络的学习型伪度量(LPM)检索的案例推理(CBR)诊断方法。首先利用BP神经网络对伪度量进行训练和学习得到一种LPM模型,然后度量目标案例与每一个源案例的相似性,得到与... 详细信息

针对TE化工过程的故障诊断准确率不高的问题,本文研究一种基于BP神经网络的学习型伪度量(LPM)检索的案例推理(CBR)诊断方法。首先利用BP神经网络对伪度量进行训练和学习得到一种LPM模型,然后度量目标案例与每一个源案例的相似性,得到与目标案例相似的同类案例,最后采用多数重用原则从同类案例中决策出目标案例的故障诊断结果。通过性能测试和对比实验,表明本文方法能有效提高CBR的诊断准确率,有实际化工过程中具有一定的推广应用价值.

关键词：化工过程故障诊断方法学习型案例推理

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