检索结果-内蒙古大学图书馆

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

批次加权软化分的多阶段AR-PCA间歇过程监测

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于案例推理的PID控制器参数认知整定方法

引用

信息与控制 2015年第5期44卷 525-530页

作者：严爱军于远航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 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

针对PID(proportional-integral-derivative)整定方法存在模型辨识困难、调节时间长、临界稳定点难以确定等问题,提出一种基于案例推理(case-based reasoning,CBR)的PID控制器参数认知整定方法(cognitive tuning based on case-based reasoning,CTCBR).设计具有动态学习功能的案例推理模型新结构,借鉴多属性决策思想改进案例检索策略,并运用多目标评价准则对参数整定后的预期效果进行评价,从而得到一种具有自学习能力的PID参数认知整定方法.与典型方法对比,该方法能够获得更好的控制性能,同时也能提高PID控制器系统的适应性和整定成功率.

关键词： PID控制器案例推理认知整定多属性决策多目标评价

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

海马空间认知机理及其在仿生机器人导航中的应用

引用

生物工程前沿（中英文版） 2015年第1期4卷 1-14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京100022 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

海马结构已被认为是脑内进行空间环境认知的关键结构。依照海马结构中空间细胞的功能和信息传递回路，构建基于海马认知机理的机器人导航模型是目前仿生机器人导航研究的热点与难点。文章综述了海马在环境认知过程中的作用机理，总结了... 详细信息

海马结构已被认为是脑内进行空间环境认知的关键结构。依照海马结构中空间细胞的功能和信息传递回路，构建基于海马认知机理的机器人导航模型是目前仿生机器人导航研究的热点与难点。文章综述了海马在环境认知过程中的作用机理，总结了仿海马机器人导航模型的研究进展，最后探讨了仿海马认知机理的机器人导航模型研究的新方向。

关键词：海马结构认知机理空间细胞机器人导航

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于T-S模糊神经网络的PM2.5预测研究

基于T-S模糊神经网络的PM2.5预测研究

引用

第26届中国过程控制会议（CPCC2015）

作者：乔俊飞蔡杰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

针对大气中PM浓度难以预测的问题,文中提出了基于T-S模糊神经网络的PM预测方法。首先,利用实测数据,基于偏最小二乘选取与PM相关的辅助变量。其次,利用T-S模糊神经网络建立相关变量与PM浓度之间的软测量模型,并利用历史数据对模型进行... 详细信息

针对大气中PM浓度难以预测的问题,文中提出了基于T-S模糊神经网络的PM预测方法。首先,利用实测数据,基于偏最小二乘选取与PM相关的辅助变量。其次,利用T-S模糊神经网络建立相关变量与PM浓度之间的软测量模型,并利用历史数据对模型进行训练。最后,将基于T-S模糊神经网络的软测量模型应用于实际环境,实验结果显示该方法能够对PM进行实时预测。通过与其他方法比较表明,基于T-S模糊神经网络的PM预测方法训练效果更好,预测精度更高。

关键词： PM2.5预测偏最小二乘辅助变量 T-S模糊神经网络模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于神经网络预测控制的污水处理过程多目标优化

基于神经网络预测控制的污水处理过程多目标优化

引用

第三十四届中国控制会议

作者：赵慢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

针对污水处理过程多目标优化控制问题,提出了一种基于神经网络预测控制的污水处理过程多目标优化控制策略。首先,建立基于过程参数的出水水质神经网络预测模型;其次,构建具有两层结构的污水处理过程优化控制结构,分别实现出水水质的区... 详细信息

针对污水处理过程多目标优化控制问题,提出了一种基于神经网络预测控制的污水处理过程多目标优化控制策略。首先,建立基于过程参数的出水水质神经网络预测模型;其次,构建具有两层结构的污水处理过程优化控制结构,分别实现出水水质的区间动态控制和能耗指标的稳态优化;最后,通过仿真结果表明,该方法能够在保证出水水质达标的情况下,有效的降低系统能耗.

关键词：污水处理过程多目标优化神经网络预测控制

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于递归RBF神经网络的出水总磷软测量方法研究

基于递归RBF神经网络的出水总磷软测量方法研究

引用

第三十四届中国控制会议

作者：韩红桂郭亚男王丽丹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

针对污水处理过程出水总磷(Total Phosphorus,TP)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(Recurrent RBF Neural Network,RRBFNN)的软测量方法。首先,提取与出水TP相关的主元变量,剔除主元变量的异常数据。其次,利用RRB... 详细信息

针对污水处理过程出水总磷(Total Phosphorus,TP)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(Recurrent RBF Neural Network,RRBFNN)的软测量方法。首先,提取与出水TP相关的主元变量,剔除主元变量的异常数据。其次,利用RRBFNN建立主元变量与出水TP的蕴含关系,完成出水TP软测量方法的设计。最后,将提出的出水TP软测量方法应用于污水处理实际运行过程,结果表明,基于RRBFNN的软测量方法能够实现出水TP的在线预测;同时,与其他方法的比较结果显示基于RRBFNN的软测量方法具有较好的预测精度。

关键词：总磷预测软测量递归RBF神经网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进NSGA2算法的给水管网多目标优化设计

基于改进NSGA2算法的给水管网多目标优化设计

引用

第26届中国过程控制会议（CPCC2015）

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计算智能与智能系统北京市重点实验室

针对非支配排序遗传算法(NSGA2)在求解管网多目标优化问题容易陷入局部最优而难以求得分布均匀的Pareto最优解这一不足,提出了一种改进的DNSGA2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... 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容易陷入局部最优而难以求得分布均匀的Pareto最优解这一不足,提出了一种改进的DNSGA2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,从而改善解群的分布性。利用改进的算法对双环管网进行多目标优化设计,研究结果表明,在优化双环管网时,提出的改进型NSGA2算法与原始NSGA2算法相比能够求得一系列分布更均匀的Pareto最优解。

关键词：给水管网系统造价可靠性局部搜索均匀分布多目标优化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于模糊神经网络的出水总磷软测量方法研究

基于模糊神经网络的出水总磷软测量方法研究

引用

第26届中国过程控制会议（CPCC2015）

作者：郭民张一弛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

在污水处理过程中,出水总磷(Total Phosphorus,TP)是衡量污水处理效果的关键参数之一。本文针对目前出水TP难以实时测量的问题,提出了一种基于模糊神经网络(FNN)的出水TP软测量方法。该软测量方法通过实际运行数据,利用偏最小二乘法(Par... 详细信息

在污水处理过程中,出水总磷(Total Phosphorus,TP)是衡量污水处理效果的关键参数之一。本文针对目前出水TP难以实时测量的问题,提出了一种基于模糊神经网络(FNN)的出水TP软测量方法。该软测量方法通过实际运行数据,利用偏最小二乘法(Partial Least Squares,PLS)筛选出与出水TP相关性强的过程变量;同时,利用FNN建立了出水TP与相关性变量之间的软测量模型,并将该方法嵌入到污水处理运行系统。实验结果显示该软测量方法能够实现出水TP的实时预测,并且具有较好的预测精度。

关键词：污水处理出水TP 偏最小二乘法神经网络软测量技术

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于RBF神经网络的出水氨氮预测研究

基于RBF神经网络的出水氨氮预测研究

引用

第26届中国过程控制会议（CPCC2015）

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

针对污水处理中关键水质参数氨氮（NH-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,文中提出了基于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... 详细信息

针对污水处理中关键水质参数氨氮（NH-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,文中提出了基于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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：