国家自然科学基金(61273070)
- 作品数：35 被引量：122H指数：7
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- Iterative Learning Control for Nonlinear Time-delay Repetitive Systems with Arbitrary Initial Value
- For a class of nonlinear time-delay repetitive systems with initial deviation,output error,disturbances and ar...
- TAO HongfengZHANG HuaYANG HuizhongXU Jie
- 关键词：NORM
- 具有非奇异约束的线性卷积混合信号盲分离联合对角化方法
- 2014年
- 联合对角化能够成功解决盲分离问题,但在求解时会得到非期望的奇异解,从而无法完全分离出源信号.鉴于此,提出一种用于线性卷积混合盲分离的联合对角化方法,将卷积混合模型变换为瞬时模型,并对变换后的模型应用联合对角化求取分离矩阵.在求解过程中,引入约束条件对解的范围进行限定,避免了奇异解的出现.仿真结果表明,所提出的方法能够成功实现卷积混合信号盲分离.
- 李炜杨慧中
- 关键词：盲源分离联合对角化
- 局部加权混合核偏最小二乘算法及其在软测量中的应用被引量：9
- 2015年
- 为提高基于核函数的偏最小二乘算法非线性处理能力,削弱软测量模型对异常数据的敏感度,提高模型泛化能力,提出一种用于软测量在线建模的局部加权混合核偏最小二乘算法.该算法以多个具有不同特性的单一核函数构成混合核函数,将原始输入映射到高维特征空间,再采用局部加权学习算法在高维特征空间中计算样本权值,并对核变换后的样本数据进行加权处理,然后采用核函数偏最小二乘算法建立在线局部软测量模型.通过数值仿真和采用来自工业双酚A生产装置的现场数据进行在线软测量建模仿真,结果证明该算法是有效的.
- 孙茂伟杨慧中
- 关键词：核偏最小二乘混合核函数软测量
- 基于改进随机梯度Boosting算法的软测量建模被引量：5
- 2017年
- 在建立复杂化工过程软测量模型时,使用传统的随机梯度Boosting算法(SGB)建模若收缩参数v选取不当会明显降低算法收敛速度,且极易陷入过拟合,难以取得令人满意的泛化效果。为解决这一问题,提出了一种基于SGB集成学习的软测量建模方法,采用高斯过程回归作为基学习器,并针对SGB算法固有的不足,依据每一次迭代中弱学习机的反馈,自适应调整收缩参数v,改善了SGB算法的过度拟合,从而提高了集成模型的估计精度与学习效率。将该方法应用于某双酚A装置的软测量建模中,仿真结果表明,相比于传统SGB建模,该方法具有更高的泛化性能和学习效率。
- 仓文涛杨慧中
- 关键词：计算机模拟软测量
- 基于极大后验的样本集补全被引量：1
- 2013年
- 虽然DCS系统可以实时地采集大量过程工业生产现场的操作数据,但仅有少量的数据可用作软测量模型的辅助变量样本,大部分反映质量指标的主导变量样本需要通过较长时间的人工分析或在线质量仪器获取,导致了软测量模型的训练样本收集困难,绝大多数DCS系统采集的数据无法有效利用,影响了机器学习的精度。针对以上问题,采用最大熵方法估计软测量模型变量的概率分布,结合聚类方法,对样本集中缺少人工分析值的部分采用贝叶斯极大后验估计方法进行补全。仿真结果证明:该方法可以对样本的缺失部分进行有效补全,从而增加可用样本的数量,提高模型的训练精度。
- 章军杨慧中
- 关键词：软测量贝叶斯公式最大熵聚类分析
- 执行器失效故障的PD型迭代学习容错控制
- 2015年
- 针对发生执行器失效故障的时变控制系统,提出了一种基于迭代学习律的容错控制方法。该方法采用了PD型迭代学习控制律,利用重复过程的批次信息反复进行迭代学习,缩小控制器的输出误差,跟踪系统预设的期望轨迹。随后,利用算子理论和范数论证了系统保持鲁棒稳定和良好跟踪性能的充分条件。该条件能够有效抑制执行器故障,将系统的实际输出收敛在预设轨迹的邻域内。仿真结果说明,此算法收敛速度快,不仅能确保故障系统渐进稳定,而且具有良好的跟踪性能,是一种易于实现并且稳定、有效的容错控制算法。
- 夏钧陶洪峰
- 关键词：容错控制迭代学习执行器故障
- 基于Boosting算法的高斯过程集成建模方法
- 为了提高化工过程软测量建模的估计精度,提出了一种Boosting算法和高斯过程集成的回归算法。以高斯过程作为弱学习器,引入Boosting算法构造强学习器,将强学习器得到的回归函数作为子函数并通过动态加权进行集成得到模型...
- 雷瑜杨慧中
- 关键词：BOOSTING算法高斯过程动态加权软测量
- 文献传递
- 基于改进AP聚类的多模型软测量建模及应用
- 基于多模型的软测量建模中,聚类效果与子模型的建模及融合方式对软测量模型的精度起重要作用。对此,本文提出一种基于改进仿射传播聚类(AP)的多模型建模方法。为提高聚类精度,在AP聚类算法划分样本数据的基础上,采用人工鱼群算法...
- 孙茂伟杨慧中
- 关键词：软测量仿射传播聚类人工鱼群算法支持向量机
- 文献传递
- 基于改进的K近缺失数据补全被引量：8
- 2015年
- 针对化工过程中的数据样本缺失的问题,本文基于改进的K近邻算法对样本数据缺失值补全的方法进行了研究,阐述了K近邻补全算法的基本思路,并针对K近邻补全算法在缺失数据的K个最近邻的选择上可能存在的偏好,提出了一种改进的数据补全算法,有效的解决了K近邻补全算法在近邻选取上的偏向性。根据K近邻补全算法选取的K个近邻数据与缺失数据之间的距离,对K个近邻作加权,使得补全的数据更趋合理。仿真实验证明:改进的K近邻补全算法可以对样本的缺失部分进行更加有效的补全,从而扩展了软测量建模可用的样本数量。
- 张孙力杨慧中
- 关键词：K近邻加权
- 基于改进仿射传播聚类的多模型软测量建模及应用被引量：6
- 2016年
- 对于多模型软测量建模,聚类效果、子模型的建模和融合方式对其模型精度有重要影响。对此,该文提出一种基于改进仿射传播聚类的多模型软测量建模方法。为提高聚类精度,在仿射传播聚类算法划分样本数据的基础上,采用人工鱼群算法对仿射传播聚类算法的偏向参数和阻尼系数寻优,同时针对距离较近类别边界处的样本再建立重叠类,采用支持向量机建立各类样本的回归子模型。分别用标准数据集仿真和工业双酚A生产装置的现场数据建模仿真,结果证明该方法是有效的。
- 孙茂伟杨慧中
- 关键词：软测量仿射传播聚类人工鱼群算法支持向量机
