国家自然科学基金(61273031)
- 作品数：3 被引量：10H指数：2
- 相关作者：片锦香柴天佑李界家周耀明王俊伟更多>>
- 相关机构：东北大学东北师范大学中国科学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”辽宁省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 变结构PI迭代学习及在层流冷却过程中的应用被引量：4
- 2013年
- 热轧带钢层流冷却过程具有强非线性、工况条件变化剧烈、难以采用精确数学模型进行过程描述的复杂工业特性,这些特性决定了需要新的控制技术,以保证带钢最终质量。层流冷却过程的重复性使得迭代学习方法适用于冷却带钢之间(批次之间)的学习,因此提出变结构PI迭代学习方法对层流冷却过程进行设定控制,采用案例推理技术根据变化工况调整PI参数。实验研究结果证明,该方法可以对类似操作条件的带钢进行有效迭代学习,并很快找到工作点,使冷却结束后的带钢卷取温度控制在目标范围内。
- 片锦香柴天佑李界家
- 关键词：层流冷却迭代学习卷取温度
- 一种集成随机权神经网络的在线学习方法
- 本文提出了一种带有随机权值集成神经网络的在线学习方法。该方法通过新增数据对集成模型的隐含层输出矩阵和目标矩阵进行迭代更新,实现对新增单个数据或者数据块进行在线学习。通过负相关方法将若干带有随机权值的单隐含层前馈神经网络联...
- 王海涛丁进良李传保刘长鑫
- 关键词：去相关
- 文献传递
- 基于模糊推理的磨机负荷参数选择性集成软测量模型
- 磨机负荷是选矿过程中最为重要的难以检测的过程参数之一,其准确检测直接影响到磨矿过程的产品质量和生产效率。优秀领域专家可以凭借自身经验"听音识别"所熟悉的特定磨机的负荷及其内部参数状态,但专家经验的差异和其有限的精力难以保...
- 刘卓柴天佑余文汤健
- 关键词：经验模态分解模糊推理磨机负荷
- 文献传递
- 基于多核变参数在线学习的LSSVM回归建模方法
- 基于在线学习的最小二乘支持向量机(LSSVM)用于时变过程在线建模问题,所需样本量小、泛化性高等优点。针对当前在线学习方法要求核函数参数与正则化系数固定不变,由此导致模型精度不高的问题,提出基于多核变参数的在线学习方法。...
- 孔维健丁进良
- 关键词：最小二乘支持向量机变参数
- 文献传递
- 基于择优学习策略的差分进化算法
- 传统的差分进化算法在个体变异方面只是利用到了随机个体和最优个体的信息。由于选用个体的随机性,导致其搜索效率比较低并且有可能找不到最优解。为此提出基于择优学习策略的差分进化算法,该算法选择性地利用种群中比较优秀的个体的信息...
- 刘昊丁进良杨翠娥柴天佑
- 关键词：差分进化算法函数优化
- 文献传递
- 从安全工程角度谈弹复性工程的起源与发展（英文）被引量：2
- 2015年
- 弹复性工程已经成为安全工程领域的一个热点方向。传统安全工程方法,包括基于组件的安全工程方法和系统安全方法,专注于保持系统处于安全状态,包括可靠性和鲁棒性。然而,近来的很多社会灾害表明在考虑系统的安全问题时,弹复性不能被忽略。概述了弹复性概念在不同的学科的起源和发展,以及相应背景下的定义。进一步通过总结安全工程的演化讨论了弹复性工程的定义,以及用于评估和提升系统弹复性的方法。最后进行总结并讨论了当前文献中的不足。
- 王俊伟宋明莹周耀明丁进良
- 关键词：安全工程
- 基于改进Apriori关联规则挖掘的冷水机组故障诊断被引量：4
- 2018年
- 针对正常运行的冷水机组故障难以预测的问题,提出了关联规则挖掘的故障诊断方法,通过读取冷水机组历史数据库,挖掘出各个变量与故障之间的关系。由于Apriori算法可能因人工设置的支持度不合理导致关联规则挖掘结果不能满足需求,故提出了采用改进Apriori算法实现冷水机组故障关联规则挖掘。实验结果表明,改进后的算法在准确率、扫描数据库次数以及运行时间上有明显改善。
- 刘庆贵丁进良
- 关键词：APRIORI关联规则冷水机组故障诊断最小支持度
- 基于Pareto前沿预测的动态多目标优化算法
- 为了快速跟踪动态多目标优化问题(DMOPs)的Pareto前沿,在基于参考点的遗传算法(NSGA-III)的基础上,提出了一种新的基于预测的动态多目标遗传算法。设计了个体关联算法计算历史Pareto前沿中的个体与各参考线...
- 陈立鹏丁进良杨翠娥柴天佑
- 关键词：动态优化多目标优化时间序列遗传算法
- 文献传递
