检索结果-内蒙古大学图书馆

控制工程 2016年第12期23卷 1861-1866页

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

针对非支配排序遗传算法(NSGA2)在求解管网多目标优化问题时容易陷入局部最优,最终导致难以求得分布均匀的Pareto最优解,提出了一种改进的INSGA2算法。该改进的算法引进了差分变异算子,抽取其中的差分向量与NSGA2算法结合以避免算法陷... 详细信息

针对非支配排序遗传算法(NSGA2)在求解管网多目标优化问题时容易陷入局部最优,最终导致难以求得分布均匀的Pareto最优解,提出了一种改进的INSGA2算法。该改进的算法引进了差分变异算子,抽取其中的差分向量与NSGA2算法结合以避免算法陷入局部最优,从而改善种群的分布性。通过4个国际标准的测试函数来对算法进行测试,并与原NSGA2算法进行对比,测试结果表明INSGA2算法能求得分布较均匀的最优解。最后,利用改进的算法对双环管网进行多目标优化设计,研究结果也验证了该算法的有效性。

关键词：局部搜索均匀分布差分变异多目标优化给水管网系统可靠性

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基于直接强化学习的面向目标的仿生导航模型

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中国科学：信息科学 2016年第3期46卷 325-337页

作者：于乃功李倜方略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

针对连续动作和状态空间中面向目标的导航问题,依据海马结构中位置细胞相关特性和相关信息传递通路,构建海马位置细胞到前额叶皮层假设的动作细胞的脉冲神经网络模型.连续的状态空间和动作空间分别由位置细胞和动作细胞进行表征,模型采... 详细信息

针对连续动作和状态空间中面向目标的导航问题,依据海马结构中位置细胞相关特性和相关信息传递通路,构建海马位置细胞到前额叶皮层假设的动作细胞的脉冲神经网络模型.连续的状态空间和动作空间分别由位置细胞和动作细胞进行表征,模型采用直接强化学习与脉冲响应模型相结合的算法进行面向目标的自主导航.在Morris水迷宫环境中的仿真实验结果表明,该模型能够解决连续状态空间中面向目标导航问题,所采用算法在性能上优于传统的时间差分学习算法.调整网络中动作细胞的数量,模型的收敛性能不变,在改变状态空间和目标位置时,也可以实现面向目标的导航.

关键词：直接强化学习位置细胞动作细胞脉冲神经网络面向目标导航

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两轮机器人具有内发动机机制的感知运动系统的建立

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自动化学报 2016年第8期42卷 1175-1184页

作者：张晓平阮晓钢肖尧朱晓庆北京工业大学电子信息与控制工程学院中国北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室中国北京100124 密歇根州立大学心理系美国密歇根州MI48824

针对两轮机器人运动平衡控制问题,为其建立起一种人工感知运动系统TWR-SMS(Two-wheeled robot sensorimotor system),使机器人在与环境的接触过程中可以通过学习自主掌握运动平衡技能.感知运动系统的认知系统以学习自动机为数学模型,引... 详细信息

针对两轮机器人运动平衡控制问题,为其建立起一种人工感知运动系统TWR-SMS(Two-wheeled robot sensorimotor system),使机器人在与环境的接触过程中可以通过学习自主掌握运动平衡技能.感知运动系统的认知系统以学习自动机为数学模型,引入好奇心和取向性概念,设计了能够主动探索环境以及主动学习环境的内发动机机制.实验结果证明内发动机机制的引入不仅提高了机器人的自学习和自组织特性,同时能够有效避免小概率事件的发生,稳定性较高.与传统线性二次型调节器(Linear quadratic regulator,LQR)控制方法的对比实验表明系统具有更好的鲁棒性.

关键词：两轮机器人自平衡控制感知运动系统内发动机机制

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基于RBF神经网络的出水氨氮预测研究

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控制工程 2016年第9期23卷 1301-1305页

作者：乔俊飞安茹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

针对污水处理中关键水质参数氨氮(NH4+-N)难以在线实时准确检测且实验室取样检测时间长,精度低等问题,提出了基于RBF神经网络的出水氨氮软测量模型研究。首先,选择出对出水氨氮影响较大的辅助变量去预测氨氮的变化,然后,利用梯度下降算... 详细信息

针对污水处理中关键水质参数氨氮(NH4+-N)难以在线实时准确检测且实验室取样检测时间长,精度低等问题,提出了基于RBF神经网络的出水氨氮软测量模型研究。首先,选择出对出水氨氮影响较大的辅助变量去预测氨氮的变化,然后,利用梯度下降算法优化RBF网络的结构和参数,结合北京市某污水处理厂的实测数据,对出水氨氮的预测进行仿真并与其他模型对比,结果显示,该模型具有预测误差相对较小,预测准确等优点,说明该预测模型对于氨氮的预测具有一定的实用价值。

关键词：径向基函数网络梯度下降算法氨氮预测软测量

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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

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计算机与应用化学 2017年第1期34卷 79-84页

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北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 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

针对污水处理运行过程的重要指标出水总磷(Total Phosphorous,TP)和出水氨氮(Ammonia Nitrogen,NH4-N)难以实时测量的问题,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... 详细信息

针对污水处理运行过程的重要指标出水总磷(Total Phosphorous,TP)和出水氨氮(Ammonia Nitrogen,NH4-N)难以实时测量的问题,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：出水总磷出水氨氮软测量模糊神经网络

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多层线性模型在肺癌患者肿瘤进展中的应用

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北京生物医学工程 2017年第1期36卷 77-81页

作者：孙延辉方丽英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

目的通过分析肺癌患者以随访方式收集的一组纵向数据,研究肺癌患者肿瘤大小随时间变化的趋势,同时分析这种变化趋势的个体症状之间的差异性。方法本文采用多层线性模型,对肿瘤发展的纵向数据进行了深入研究。首先对213例非小细胞肺癌患... 详细信息

目的通过分析肺癌患者以随访方式收集的一组纵向数据,研究肺癌患者肿瘤大小随时间变化的趋势,同时分析这种变化趋势的个体症状之间的差异性。方法本文采用多层线性模型,对肿瘤发展的纵向数据进行了深入研究。首先对213例非小细胞肺癌患者进行了2年的随访记录,记录患者性别、是否抽烟、症状(咳嗽、痰中带血、胸痛、发热、神疲乏力)和肿瘤大小数据,然后通过建立多层线性模型分析肿瘤大小与患者性别、是否抽烟及患者所表现出症状之间的关系。结果通过对肺癌患者数据建立多层线性模型并进行数据分析,发现患者性别、是否抽烟与肿瘤的大小有密切关系,且不同个体特征对肿瘤大小的影响存在差异。结论多层线性模型可以分析肺癌患者肿瘤发展的纵向数据,得到肿瘤大小的发展趋势,并可以进一步分析这种趋势在个体之间的差异性。

关键词：肿瘤纵向数据多层线性模型肿瘤大小肺癌个体特征

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基于仿射传播聚类子集主元分析的间歇过程监测方法

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化工学报 2016年第5期67卷 1989-1997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内蒙古呼和浩特010051

针对间歇过程固有的多阶段特性,也为了克服传统阶段划分方法严格按照物理时刻顺序将采样点硬性分割而不能使其寻找数据特征最为相近的聚类中心的严重缺陷,提出基于仿射传播聚类(AP)的子集多向主元分析(subset-MPCA)监测新方法:采用全新... 详细信息

针对间歇过程固有的多阶段特性,也为了克服传统阶段划分方法严格按照物理时刻顺序将采样点硬性分割而不能使其寻找数据特征最为相近的聚类中心的严重缺陷,提出基于仿射传播聚类(AP)的子集多向主元分析(subset-MPCA)监测新方法:采用全新的乱序聚类思想,将时间片矩阵打乱用AP进行无约束乱序聚类,使样本突破时间顺序的约束自由找寻与其特征最为相近的聚类中心,获得聚类子集,建立精确的子集MPCA监控模型。在线监控时,引入信息度传递实现实时采样点的阶段归属判断,解决阶段不等长批次的最佳模型选择问题。对青霉素仿真数据的实验表明,该方法较传统方法可有效降低故障的漏报和误报,有着更加可靠的监控性能。

关键词：间歇过程子集聚类过程监测阶段归属子集多向主元分析

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基于深度自动编码器与Q学习的移动机器人路径规划方法

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北京工业大学学报 2016年第5期42卷 668-673页

作者：于乃功默凡凡北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 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

针对移动机器人在静态未知环境中的路径规划问题,提出了一种将深度自动编码器(deep auto-encoder)与Q学习算法相结合的路径规划方法,即DAE-Q路径规划方法.利用深度自动编码器处理原始图像数据可得到移动机器人所处环境的特征信息;Q学习... 详细信息

针对移动机器人在静态未知环境中的路径规划问题,提出了一种将深度自动编码器(deep auto-encoder)与Q学习算法相结合的路径规划方法,即DAE-Q路径规划方法.利用深度自动编码器处理原始图像数据可得到移动机器人所处环境的特征信息;Q学习算法根据环境信息选择机器人要执行的动作,机器人移动到新的位置,改变其所处环境.机器人通过与环境的交互,实现自主学习.深度自动编码器与Q学习算法相结合,使系统可以处理原始图像数据并自主提取图像特征,提高了系统的自主性;同时,采用改进后的Q学习算法提高了系统收敛速度,缩短了学习时间.仿真实验验证了此方法的有效性.

关键词：移动机器人路径规划深度自动编码器 Q学习算法

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数字出版资源库中的知识组织

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计算机工程与设计 2016年第5期37卷 1405-1410页

作者：李征李亚芬李茂北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124 北京工业大学数字社区教育部工程研究中心北京100124 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 北京工业大学城市轨道交通北京实验室北京100124

针对外研社数字出版业务中大量资源的内容价值难以挖掘、难以为读者提供知识服务的问题,对当前出版业中资源的利用现状进行调研。将知识组织理论引入数字出版资源库建设中,对资源进行结构化加工,实现数字内容资源的知识组织,建立资源之... 详细信息

针对外研社数字出版业务中大量资源的内容价值难以挖掘、难以为读者提供知识服务的问题,对当前出版业中资源的利用现状进行调研。将知识组织理论引入数字出版资源库建设中,对资源进行结构化加工,实现数字内容资源的知识组织,建立资源之间的知识关联,使资源库成为知识库。基于开源资源库Alfresco开发定制实现该资源库的应用平台。知识点检索实例验证了该资源库平台提供知识服务的可行性和实用性。

关键词：数字出版知识组织内容资源资源库 Alfresco

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基于多目标粒子群的污水处理智能优化控制

基于多目标粒子群的污水处理智能优化控制

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第27届中国过程控制会议（CPCC2016）

作者：韩红桂张璐乔俊飞北京工业大学电子信息与电气工程学院计算智能与智能系统北京市重点实验室

为了同时保证污水处理过程出水水质达标、降低运行能耗的需求,文中提出了一种基于多目标粒子群的污水处理多目标智能优化控制方法。首先,通过分析污水处理运行数据,建立基于自适应回归核函数的污水处理能耗和出水水质模型;其次,设计一... 详细信息

为了同时保证污水处理过程出水水质达标、降低运行能耗的需求,文中提出了一种基于多目标粒子群的污水处理多目标智能优化控制方法。首先,通过分析污水处理运行数据,建立基于自适应回归核函数的污水处理能耗和出水水质模型;其次,设计一种污水处理多目标优化方法,利用多目标粒子群优化算法对污水处理能耗和出水水质模型进行同时优化,获得溶解氧和硝态氮的优化设定值;最后,利用PID控制器对溶解氧和硝态氮优化设定值进行跟踪控制,完成污水处理过程的多目标优化控制。基于污水处理基准仿真平台BSM1的实验结果显示,该多目标优化控制方法不但能够保证出水水质达标,而且能有效降低污水处理过程的能耗。

关键词：污水处理出水水质污水处理过程智能优化控制多目标粒子群

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