检索结果-内蒙古大学图书馆

第二届全国计算生物学与生物信息学学术会议

作者：闫鹏程曾艳飞陈禹保北京市计算中心北京云计算关键技术与应用北京市重点实验室 100094 北京市基因测序与功能分析工程技术研究中心中国林业科学研究院林业研究所国家林业局林木培育重点实验室北京 100091

高通量的转录组测序(RNA-seq)在模式和非模式物种的研究中已开始得到广泛应用。然而，在没有参考基因组序列的情况下，将海量的转录组短序列组装成正确的基因集面临很大困难。如今，已经出现不少针对转录组组装的工具。本研究利用实验... 详细信息

高通量的转录组测序(RNA-seq)在模式和非模式物种的研究中已开始得到广泛应用。然而，在没有参考基因组序列的情况下，将海量的转录组短序列组装成正确的基因集面临很大困难。如今，已经出现不少针对转录组组装的工具。本研究利用实验数据的分析对4种应用较多的组装软件进行了系统的比较，在准确性，易用性和计算资源消耗等几个方面进行了评价。比较发现：这4种软件对计算资源的消耗都比较高，计算时间较长，计算过程复杂不易使用。综合评估可以看出Trinity在转录组从头组装结果方面表现突出。

关键词：高通量测序从头组装转录组测序

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基于Alfresco的出版社资源库系统的研究与实现

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软件 2015年第5期36卷 34-39页

作者：李亚芬李征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 城市轨道交通北京实验室北京100124

针对出版社内资源采集渠道不便,资源管理混乱等问题,本文使用开源资源库Alfresco开发全新的资源库系统,实现了对社内资源的重新整合与统一管理。特别是,提出词语语义相似度加权的TextRank方法对采集到的文本资源进行自动标注,这对数字... 详细信息

针对出版社内资源采集渠道不便,资源管理混乱等问题,本文使用开源资源库Alfresco开发全新的资源库系统,实现了对社内资源的重新整合与统一管理。特别是,提出词语语义相似度加权的TextRank方法对采集到的文本资源进行自动标注,这对数字出版中教材的创作有着非常大的帮助作用。

关键词：数字出版资源库 Alfresco TextRank

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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一种基于数据驱动的污水处理能耗模型研究

一种基于数据驱动的污水处理能耗模型研究

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第26届中国过程控制会议（CPCC2015）

作者：韩红桂张璐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

针对污水处理过程能耗模型难以建立的问题,提出了一种基于数据驱动的污水处理能耗模型。通过分析污水处理出水水质和能耗内部变量关系,设计了一种基于出水水质和内部变量的能耗模型表达;同时利用污水处理过程实际运行数据对模型参数进... 详细信息

针对污水处理过程能耗模型难以建立的问题,提出了一种基于数据驱动的污水处理能耗模型。通过分析污水处理出水水质和能耗内部变量关系,设计了一种基于出水水质和内部变量的能耗模型表达;同时利用污水处理过程实际运行数据对模型参数进行校正,获得了一种基于数据驱动的污水处理能耗模型。最后,将设计的该模型应用于实际的污水处理过程,实验结果表明:该能耗模型能较好地表达运行过程的运行成本,并且具有较高的建模精度。

关键词：能耗模型数据驱动内部变量出水水质污水处理

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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

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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

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基于粒子群优化回声状态网络的污水总磷预测方法

基于粒子群优化回声状态网络的污水总磷预测方法

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第三十四届中国控制会议

作者：乔俊飞李瑞祥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

针对污水处理过程重要出水水质参数总磷难以在线测量,建立基于粒子群优化回声状态神经网络的污水处理软测量模型,来对于污水处理关键水质参数总磷进行预测。由于回声状态网络输出权重求解易产生过拟合现象,采用基于粒子群优化算法对于... 详细信息

针对污水处理过程重要出水水质参数总磷难以在线测量,建立基于粒子群优化回声状态神经网络的污水处理软测量模型,来对于污水处理关键水质参数总磷进行预测。由于回声状态网络输出权重求解易产生过拟合现象,采用基于粒子群优化算法对于回声状态神经网络输出权重进行训练,有效提高回声状态预测精度。仿真结果证明,所设计的基于关键水质参数总磷的软测量模型,其应用在污水处理关键水质参数总磷含量预测具有更好的非线性拟合能力和准确的预测能力.

关键词：总磷含量回声状态网络粒子群优化算法软测量模型

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基于改进K-means算法的RBF网络结构设计

基于改进K-means算法的RBF网络结构设计

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第26届中国过程控制会议（CPCC2015）

作者：乔俊飞孙玉庆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

针对传统的K-means聚类算法存在的缺点,本文提出一种基于密度指标去除噪声点和孤立点的算法,该算法以每个点的密度大小是否满足一个阈值为条件,判定该点是否为孤立点,实验表明该算法能有效消除样本中的噪声点和孤立点对K-means聚类中心... 详细信息

针对传统的K-means聚类算法存在的缺点,本文提出一种基于密度指标去除噪声点和孤立点的算法,该算法以每个点的密度大小是否满足一个阈值为条件,判定该点是否为孤立点,实验表明该算法能有效消除样本中的噪声点和孤立点对K-means聚类中心的影响。再利用减法聚类算法初始化K-means算法的聚类中心,并得到聚类中心的个数,将改进后的K-means算法优化RBF神经网络结构,通过对典型非线性函数的逼近,表明所提出的算法具有较强的逼近能力。

关键词： K-means聚类算法密度指标减法聚类 RBF神经网络

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基于递归模糊神经网络的污水处理多变量控制系统

基于递归模糊神经网络的污水处理多变量控制系统

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第26届中国过程控制会议（CPCC2015）

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的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的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实验验证,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溶解氧硝态氮

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