检索结果-内蒙古大学图书馆

控制理论与应用 2025年第5期42卷 947-954页

作者：王伟赵顺毅张承玺栾小丽刘飞吴荩江南大学自动化研究所轻工过程先进控制教育部重点实验室江苏无锡214122 香港科技大学电子与计算机工程系中国香港特别行政区999077

针对异步多速率传感器在状态估计过程中受异常值影响问题,本文研究了一种基于t分布的迁移学习滤波算法.文中结合全概率设计和多尺度系统理论,设计了新型异步多速率系统的迁移学习方法,源域和目标域具有不同采样速率传感器,通过建立多尺... 详细信息

针对异步多速率传感器在状态估计过程中受异常值影响问题,本文研究了一种基于t分布的迁移学习滤波算法.文中结合全概率设计和多尺度系统理论,设计了新型异步多速率系统的迁移学习方法,源域和目标域具有不同采样速率传感器,通过建立多尺度模型,将异步多速率系统转化为同步多速率系统.使得文中所设计方法具有异步多速率系统在最小化源域预测分布至目标域理想分布的Kullback-Leibler散度同时,允许传感器采样速率之比为任意正整数的优势.考虑异常值对状态估计的影响,源域和目标域依赖于t分布的重尾性质来对状态和观测过程建模,通过期望最大化和变分贝叶斯进行近似估计.最后,所提出方法被应用于平面位置速度系统的速度位置估计,仿真结果验证了其该方法的有效性.

关键词：状态估计异步多速率传感器 t分布迁移学习变分贝叶斯

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于交互多模型粒子滤波的污水毒素浓度估计

引用

控制工程 2022年第10期29卷 1758-1767页

作者：赵珂赵顺毅刘飞江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室江苏无锡214122 江南大学自动化研究所江苏无锡214122

为了更准确地描述各随机因素干扰下细胞毒性过程的动态,结合细胞毒性的基本模型构建了细胞毒性随机混杂模型。基于所建立的模型,将细胞增殖的动态作为评估污水处理过程出水质量的间接指标,利用交互多模型粒子滤波算法提出了一种污水处... 详细信息

为了更准确地描述各随机因素干扰下细胞毒性过程的动态,结合细胞毒性的基本模型构建了细胞毒性随机混杂模型。基于所建立的模型,将细胞增殖的动态作为评估污水处理过程出水质量的间接指标,利用交互多模型粒子滤波算法提出了一种污水处理过程出水毒素浓度的早期估计方法。交互多模型粒子滤波在过程模式随机变化的情况下可以获得良好的估计效果,同时在运行过程中,采用粒子的加权交互来解决所需粒子数随时间指数增长问题,保证估计速度的同时又具有较高的精确性。不仅能够实时在线进行毒素浓度估计,而且避免了采用高效液相色谱法和液相色谱质谱法对主要毒物浓度的离线测定所需要的高昂成本,可以作为传统化学分析方法的一种高效、经济的补充方法,用于污水处理质量的监测和预警。

关键词：粒子滤波交互多模型状态估计细胞毒性早期预警

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于卷积神经网络的侵入性酿酒酵母感染疾病的检测方法

引用

中国科学：生命科学 2023年第3期53卷 408-416页

作者：李帅杜旻杲刘飞李恭新江南大学物联网工程学院轻工过程先进控制教育部重点实验室无锡214122 中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室沈阳110016

酿酒酵母(Saccharomyces cerevisiae)是常用于烘焙和酿造行业的发酵菌种,也作为益生菌用于预防和治疗各种腹泻及其相关疾病.然而,近二十年来,由于摄入酿酒酵母产生的侵入性酿酒酵母感染的病例一直在不断增加,特别是在老年人、免疫功能... 详细信息

酿酒酵母(Saccharomyces cerevisiae)是常用于烘焙和酿造行业的发酵菌种,也作为益生菌用于预防和治疗各种腹泻及其相关疾病.然而,近二十年来,由于摄入酿酒酵母产生的侵入性酿酒酵母感染的病例一直在不断增加,特别是在老年人、免疫功能低下和危重患者群体中.此外,目前临床上所用酿酒酵母侵入性感染疾病的诊断方法耗时较长,而容易错过最佳的诊断时间和难以实现早期预防.本文提出了一种基于卷积神经网络的目标检测的方法用于对血液中的酿酒酵母细胞进行检测和识别,以达到侵入性酿酒酵母疾病诊断的目的.该方法是基于以ResNet-50网络结构作为特征提取网络构建的SSD算法.以实际采集的血液和酿酒酵母细胞混合液的样本图像作为算法的训练和测试数据,实验结果表明该方法的识别准确率可达到97.70%,检测时间为0.31 s.并且通过与相似的其他3种卷积神经网络算法的测试对比,结果表明该算法识别准确率也有着明显的优势.该论文通过实验验证了,基于卷积神经网络的目标检测方法有望作为侵入性酿酒酵母感染疾病检测和诊断的一种新方法;且该方法检测准确率高和时间短的优势有望实现侵入性酿酒酵母感染疾病的早期预防和及时诊断.

关键词：侵入性酿酒酵母感染卷积神经网络 ResNet-50 SSD算法目标检测

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于氧化石墨烯电化学免疫传感器的侵入性酿酒酵母感染疾病的检测

引用

微纳电子技术 2023年第7期60卷 1108-1114页

作者：闻浩邱伟李帅李恭新江南大学物联网工程学院轻工过程先进控制教育部重点实验室江苏无锡214122 中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室沈阳110016

以氧化石墨烯(GO)和金纳米粒子(AuNP)复合材料电沉积的氧化铟锡(ITO)导电玻璃为基底,以3-巯基丙酸(3-MPA)、1-乙基-3-(3-二甲基氨基丙基)碳二亚胺盐酸盐(EDC)和N-羟基琥珀酰亚胺(NHS)为链接基团,固定了酿酒酵母抗体,构建了一种基于GO电... 详细信息

以氧化石墨烯(GO)和金纳米粒子(AuNP)复合材料电沉积的氧化铟锡(ITO)导电玻璃为基底,以3-巯基丙酸(3-MPA)、1-乙基-3-(3-二甲基氨基丙基)碳二亚胺盐酸盐(EDC)和N-羟基琥珀酰亚胺(NHS)为链接基团,固定了酿酒酵母抗体,构建了一种基于GO电化学免疫传感器,实现了血液中酿酒酵母细胞的精确快速检测。该方法以循环伏安法(CV)作为检测手段,以[Fe(CN)6]^(-3)作为电化学反应的探针。结果表明,在酿酒酵母细胞数为6.35×10^(8)~6.35×10^(4)/mL范围内,氧化峰电流与酿酒酵母细胞数的对数表现出良好的线性关系,且检测极限为3.035×10^(3)/mL。进一步通过利用含红细胞的酿酒酵母样本验证了该免疫传感器的特异性。该检测方法操作简单、成本低、灵敏度高、特异性好,有望实现侵入性酿酒酵母感染疾病的早期预防和及时诊断。

关键词：电化学免疫传感器氧化石墨烯(GO) 金纳米粒子(AuNP) 侵入性酿酒酵母感染红细胞

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

切换拓扑下多自主体系统的事件触发一致性控制

引用

控制理论与应用 2021年第10期38卷 1522-1530页

作者：尚宇刘成林曹科才江南大学自动化研究所轻工过程先进控制教育部重点实验室江苏无锡214122 南京工程学院自动化学院江苏南京211167

本文针对一阶非线性多自主体系统,考察了切换拓扑下的事件触发一致性控制问题.当切换拓扑子图的并图包含有向生成树时,基于一阶保持器提出了一种分布式事件触发一致性算法,用以降低网络的通信负载.运用迭代法和不等式法,得到了多自主体... 详细信息

本文针对一阶非线性多自主体系统,考察了切换拓扑下的事件触发一致性控制问题.当切换拓扑子图的并图包含有向生成树时,基于一阶保持器提出了一种分布式事件触发一致性算法,用以降低网络的通信负载.运用迭代法和不等式法,得到了多自主体系统达到有界一致性的充分条件.此外,证明了所提事件触发机制不存在Zeno现象,并得到了触发间隔的正下界.最后,给出仿真实例,验证了所提事件触发一致性算法和理论分析结果的有效性.

关键词：非线性多自主体系统切换拓扑事件触发控制有界一致性

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

带状态约束的事件触发积分强化学习控制

引用

计算机测量与控制 2023年第7期31卷 143-149页

作者：田奋铭刘飞江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室江苏无锡214122 江南大学自动化研究所江苏无锡214122

为克服全状态对称约束以及控制策略频繁更新的局限,针对一类具有部分动力学未知的仿射非线性连续系统的最优控制问题,提出一种带状态约束的事件触发积分强化学习的控制器设计方法;该方法是一种基于数据的在线策略迭代方法;引入系统转换... 详细信息

为克服全状态对称约束以及控制策略频繁更新的局限,针对一类具有部分动力学未知的仿射非线性连续系统的最优控制问题,提出一种带状态约束的事件触发积分强化学习的控制器设计方法;该方法是一种基于数据的在线策略迭代方法;引入系统转换将带有全状态约束的系统转化为不含约束的系统;基于事件触发机制以及积分强化学习算法,通过交替执行系统转换、策略评估、策略改进,最终系统在满足全状态约束的情况下,代价函数以及控制策略将分别收敛于最优值,并能降低控制策略的更新频率;此外,利用李雅普诺夫函数对系统的稳定性进行严格的分析;通过单连杆机械臂的仿真实验说明算法的可行性。

关键词：仿射非线性系统最优控制事件触发控制积分强化学习神经网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

全自动内窥镜清洗机的机械手抗摆控制

引用

计算机测量与控制 2023年第10期31卷 122-127,133页

作者：谈震锞刘飞王志国江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室江苏无锡214122 江南大学自动化研究所江苏无锡214122

为满足当前大量的内镜临床手术需求,对内镜的清洗和消毒提出了更高的要求;而全自动内窥镜清洗机中受到物理结构的限制,因此将转运部件设计成特殊结构的机械手;针对其在移动过程中竖杆摆动的欠驱动问题,采用滑模控制的方法,抑制了因机械... 详细信息

为满足当前大量的内镜临床手术需求,对内镜的清洗和消毒提出了更高的要求;而全自动内窥镜清洗机中受到物理结构的限制,因此将转运部件设计成特殊结构的机械手;针对其在移动过程中竖杆摆动的欠驱动问题,采用滑模控制的方法,抑制了因机械结构而引发的摆动,完成了快速定位和抗摆的目的;首先对机械手竖杆转动惯量不能忽略的特点建立了机械手系统的数学模型;根据位移和角度之间的耦合关系设计了滑模面和控制律;接着利用LaSalle不变性原理和Lyapunov方法证明系统有限时间抵达滑模面并最终渐近稳定,同时给出控制器参数的整定;最后实验结果表明机械手系统在控制器的作用下,实现了快速定位到指定位置且使竖杆的摆动幅度尽可能小的优越效果,对医疗设备的研制有应用价值。

关键词：欠驱动机械手抗摆控制滑模控制内窥镜清洗机医疗器械

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进Elman网络的甲醇精馏过程建模

基于改进Elman网络的甲醇精馏过程建模

引用

第34届中国过程控制会议

作者：苏鹏刘飞轻工过程先进控制教育部重点实验室江南大学自动化研究所

甲醇精馏过程具有多变量、非线性、强耦合的特征,难以建立准确的动态模型。方向性输入输出反馈Elman(Output Input Feedback Elman,OIF Elman)神经网络能够有效描述非线性动态过程,由此本文提出一种基于OIF Elman神经网络的甲醇精馏过... 详细信息

甲醇精馏过程具有多变量、非线性、强耦合的特征,难以建立准确的动态模型。方向性输入输出反馈Elman(Output Input Feedback Elman,OIF Elman)神经网络能够有效描述非线性动态过程,由此本文提出一种基于OIF Elman神经网络的甲醇精馏过程建模方法,从而实现对甲醇产量的准确预测。首先,针对甲醇精馏过程变量众多且变量之间相互影响导致神经网络训练复杂、训练速度慢的问题,本文采用核主成分分析(Kernel PCA,KPCA)对变量进行筛选;然后,将得到的主元变量作为OIF Elman神经网络的输入,并利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化网络参数,从而避免因网络模型陷入局部最优导致预测精度过低;最后,通过浙江某甲醇制作工厂数据对本文提出的方法进行验证。仿真结果表明,本文提出的建模方法能够实现对甲醇产量的有效预测,与传统的BP神经网络相比,其显著提高了甲醇产量预测精度。

关键词：甲醇三塔精馏核主成分分析遗传算法 OIF Elman神经网络预测模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

含高斯混合噪声线性变参数系统的鲁棒辨识

含高斯混合噪声线性变参数系统的鲁棒辨识

引用

第34届中国过程控制会议

作者：陈翔赵顺毅刘飞轻工过程先进控制教育部重点实验室江南大学自动化研究所

线性变参数(Linear parameter-varying,LPV)系统为描述实际系统的非线性和时变特性提供了有效手段。由于实际过程存在各类干扰因素,观测输出中异常值普遍,使得系统噪声不满足常规的高斯假设。针对该问题,考虑采用重尾的高斯混合分布来... 详细信息

线性变参数(Linear parameter-varying,LPV)系统为描述实际系统的非线性和时变特性提供了有效手段。由于实际过程存在各类干扰因素,观测输出中异常值普遍,使得系统噪声不满足常规的高斯假设。针对该问题,考虑采用重尾的高斯混合分布来描述系统噪声,采用期望最大化算法(Expectation maximization,EM)对LPV模型进行系统参数辨识。最后,以一个数值例子和质量-弹簧-阻尼器系统为例进行仿真实验,验证了所提方法的有效性。

关键词：线性变参数系统高斯混合噪声期望最大化算法参数辨识

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

迁移学习在2,6-二甲酚纯度近红外光谱检测中的应用

迁移学习在2,6-二甲酚纯度近红外光谱检测中的应用

引用

第42届中国控制会议

作者：邬云飞栾小丽刘飞江南大学自动化研究所轻工过程先进控制教育部重点实验室

针对2,6-二甲酚(2,6-DMP)纯度近红外光谱检测中,建模样本纯度值测量耗费时间长且多样性不足的问题,基于迁移学习提出一种提高检测模型精度的方案,实现生产过程的质量控制与优化。在2,6-二甲酚精馏提纯过程,由于样本纯度值需要在化验室... 详细信息

针对2,6-二甲酚(2,6-DMP)纯度近红外光谱检测中,建模样本纯度值测量耗费时间长且多样性不足的问题,基于迁移学习提出一种提高检测模型精度的方案,实现生产过程的质量控制与优化。在2,6-二甲酚精馏提纯过程,由于样本纯度值需要在化验室分析获得,间隔时间长;且随着产品纯度的提升,样本纯度值的多样性下降,导致2,6-二甲酚纯度值与近红外光谱之间的相关性不足,传统建模方法建立的模型预测精度难以满足要求。引入迁移学习算法,可以充分利用2,6-二甲酚精馏提纯过程各个检测点样本数据的相似性,改善各个检测点模型的预测性能。进一步在某化工厂的2,6-二甲酚精馏提纯过程验证了所提方案的有效性。分析结果表明,借助其他检测点的数据信息,可以提高单个检测点模型的泛化性能,从而实现对产品质量的实时调控。

关键词： 2,6-二甲酚近红外光谱迁移学习质量检测

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：