甘肃省自然科学基金(0809RJZA005)
- 作品数：5 被引量：26H指数：3
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- 一种基于量子机制的分类属性数据层次聚类算法
- 2009年
- 受物理学中量子机制特性的启发,结合层次凝聚思想,通过引入新的相异性度量测度以及聚类度量尺度步长sβtep概念,重新定义以紧致性指标AIAD和离散性指标AIED为基础的聚类有效性函数CVF,提出一种针对分类属性数据的基于量子机制层次聚类算法CQHC.该算法首先在不同粒度水平上划分数据样本产生初始类(簇),然后以聚类有效性函数CVF为评价标准,动态地合并初始类(簇)完成聚类.仿真实验采用2个真实数据集,即:线性可分的大豆疾病样本数据集和线性不可分的动物园数据集.实验结果表明,该算法与已有的其他几个算法相比,不仅具有更高的聚类准确率,而且能够准确地检测出最佳类别数,是有效且可行的.
- 赵正天赵小强李炜段晓燕卢勇
- 关键词：聚类有效性函数
- 基于小波去噪与KPCA的TE过程故障检测研究被引量：11
- 2011年
- 针对化工过程复杂非线性,并且含有噪声和随机干扰的特点,提出利用小波去噪与核主元分析(KPCA)相结合的方法来进行故障检测,既可以达到去噪、抗干扰的目的,又可以将输入空间中复杂的非线性问题转化为特征空间中的线性问题,从而解决了主元分析(PCA)方法在非线性过程中性能差的问题。并将该方法应用于Tennessee Eastman(TE)化工过程模型,仿真结果表明其在故障检测方面明显优越于普通的PCA方法。
- 王迎王新明赵小强
- 关键词：故障检测核主元分析小波去噪TE过程
- 基于小波去噪的FVS-KPCA故障检测方法被引量：3
- 2010年
- 对于复杂非线性系统,实际得到的数据不可避免地带有噪声、随机干扰,而传统的核主元分析(KP-CA)方法应用于大样本集的故障检测,要计算核矩阵K很困难。为此,提出一种小波去噪与特征矢量选择-核主元分析(FVS-KPCA)相结合的故障检测方法,首先对数据进行小波去噪,再采用特征矢量选择(FVS)与KPCA结合的方法能有效降低故障检测计算的复杂性。把上述方法应用到Tennessee Eastman(TE)化工过程,仿真结果表明该方法能有效地提高故障检测的速度。
- 赵小强王新明
- 关键词：故障检测小波去噪核主元分析TE过程
- 基于改进核主元分析的TE过程故障诊断被引量：3
- 2010年
- 对于复杂非线性化工过程,传统的核主元分析(KPCA)方法在故障检测方面明显优越于普通的PCA方法,但存在故障辨识效果差的问题,而且实际得到的数据不可避免地带有噪声、随机干扰。针对此,提出一种改进的核主元分析方法,对数据进行小波去噪预处理,利用核主元分析方法进行故障检测,并利用计算核函数的偏导方法求取KPCA监控中每个原始变量对统计量T2和SPE的贡献率,根据每个变量对监控统计量贡献程度的不同,可以辨识出故障源。把上述方法应用到TE(Tennessee Eastman)化工过程,仿真结果表明该方法不仅能够去噪、抗干扰和准确检测故障,而且能够有效辨识故障。
- 赵小强王新明
- 关键词：故障辨识核主元分析小波去噪TE过程
- 基于PCA与KPCA的TE过程故障检测应用研究被引量：11
- 2011年
- 针对传统主元分析法(PCA)应用于复杂非线性的化工过程故障检测时存在性能差的问题,提出利用核主元分析法(KPCA)来进行故障检测的思想,从而将输入空间中复杂的非线性问题转化为特征空间中的线性问题。将上述方法应用于Tennessee Eastman(TE)化工过程模型,仿真结果表明,KPCA方法在复杂非线性化工过程故障检测方面的应用明显优于普通的PCA方法。
- 赵小强王新明王迎
- 关键词：故障检测非线性鲁棒性信噪比
- 基于PSO算法的汽油调合调度
- 调合是炼厂生产过程中的一项重要生产工序,汽油调合调度是有约束的非线性优化问题,用一般的方法很难优化解,建立调合调度模型,利用粒子群优化（PSO）算法可以解决具有离散变量和连续变量的非线性优化问题的特点,为了快速得到调合调...
- 赵小强
- 关键词：汽油调合不确定性PSO算法
- 文献传递
