北京市教育委员会科技发展计划面上项目(KM200510005026)
- 作品数：7 被引量：54H指数：4
- 相关作者：易建强张会清高学金孙崇正王普更多>>
- 相关机构：北京工业大学中国科学院自动化研究所更多>>
- 发文基金：教育部科学技术研究重点项目北京市教育委员会科技发展计划面上项目博士科研启动基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术生物学化学工程更多>>
- 基于实数编码的自适应遗传算法及应用被引量：20
- 2007年
- 为了解决遗传算法(GA)存在的早熟收敛、收敛速度慢等不足,从编码方式及遗传算子操作等几个方面对其作了改进,提出了一种基于实数编码的自适应遗传算法(RAGA)．基于典型复杂函数的优化仿真结果表明,该算法的全局收敛速度和命中全局最优值的几率相对标准遗传算法(SGA)有较大提高．
- 高学金王普孙崇正易建强张亚庭张会清
- 关键词：遗传算法实数编码自适应
- 基于细胞自动机模型的青霉素发酵过程优化控制策略被引量：3
- 2007年
- 针对青霉素分批补料发酵过程优化控制问题,提出了一种基于青霉素分批补料发酵过程细胞自动机模型(简称CAPFM)的青霉素分批补料发酵过程优化控制策略设计方法．该方法通过理论分析,将CAPFM等价并转化为一个马尔可夫过程,并构造了基于马尔可夫决策过程的CAPFM迭代优化控制策略,设计了青霉素分批补料发酵过程迭代优化控制的模拟仿真系统．
- 于乃功阮晓钢
- 关键词：青霉素发酵过程细胞自动机优化控制
- 分阶段建立发酵过程模型的方法的研究和应用被引量：7
- 2007年
- 为了建立精确的微生物发酵过程数学模型,在标准回归型支持向量机(SVM)的基础上提出了动态ε-SVM方法,即不同样本使用不同的ε。进而,提出了将自组织特征映射聚类(SOFM)和动态ε-SVM回归相结合的建模方法。该方法首先利用SOFM神经网络对样本进行聚类,达到划分发酵阶段和建立局部模型的目的,然后应用动态ε-SVM方法对各类样本进行回归建模。实验结果表明,使用该方法建立的青霉素发酵过程模型具有较高的拟合和泛化能力。经过比较,该方法建立的模型比其它SVM方法建立的模型具有较强的泛化能力。
- 高学金王普孙崇正易建强张亚庭张会清
- 关键词：支持向量机自组织特征映射青霉素发酵
- 位移液压伺服系统控制器的设计与实现
- 2006年
- 以位移液压伺服系统作为研究对象,提出了一种引入跟踪误差和误差变化量来替代系统原状态量,将跟踪调节器设计转换为状态调节器设计的方法,并将该状态调节器设计为伺服系统的控制器,然后介绍了以DSP为核心的信号处理和数据传输的实时监控系统,通过对伺服系统电网络模型控制的实验结果表明,所提出的方案是正确的、完全可行的。
- 陈千平李建更阮晓钢孙亮于建均
- 关键词：DSP
- 一种建立发酵过程模型的新方法被引量：1
- 2006年
- 为了建立精确的微生物发酵过程数学模型,在标准回归型支持向量机(SVM)的基础上提出了动态ε- SVM方法。即不同样本使用不同的ε;使用改进的多目标遗传算法(MOGA)自动选择动态ε-SVM的参数．将改进的MOGA和回归型动态ε-SVM结合形成一种新的建模方法,利用现场生产数据建立了青霉素效价预估模型．结果表明此方法具有较强的拟合和泛化能力．经过对比,本文方法比基于MOGA和标准SVM的建模方法具有更强的泛化能力．
- 高学金王普孙崇正易建强张亚庭张会清
- 关键词：遗传算法发酵数学模型
- 基于支持向量机的青霉素发酵过程建模被引量：19
- 2006年
- 由于微生物发酵过程的复杂性和高度非线性,更多的简单的数学模型不能很好地描述这类生化系统。支持向量机(SVM)是近几年发展起来的机器学习的新方法,它较好地解决了小样本、非线性、高维数和局部极小点等实际问题。SVM方法建立了青霉素效价预估模型,此模型具有良好的拟合和泛化能力。通过实验分析了SVM参数调整对支持向量机建模的影响。通过由现场数据建立的各种模型可以发现,SVM建模方法优于神经网络(ANN)建模方法。
- 高学金王普孙崇正易建强张亚庭张会清
- 关键词：支持向量机青霉素发酵人工神经网络
- 基于MOGA和SVM的发酵过程建模被引量：7
- 2006年
- 针对微生物发酵过程,使用多目标遗传算法(mu lti-ob jective genetic algorithm,MOGA)确定最优参数.MOGA和SVM回归相结合形成一种新的建模方法,该方法利用现场生产数据建立了青霉素效价预估模型.仿真结果表明此方法具有很强的拟合和泛化能力.MOGA方法的有效性也得到了验证,它也能够自动选择最优参数.
- 高学金王普孙崇正易建强张亚庭张会清
- 关键词：支持向量机多目标遗传算法青霉素发酵
- 基于Boltzmann机的青霉素发酵过程最优预测控制
- 本文提出了一种基于动态神经网络Boltzmann机实现青霉素发酵过程的最优预测控制方法。该方法根据间歇补料批处理方式的青霉素发酵过程的输入输出数据,应用系统辨识工具建立其广义预测控制模型,将Boltzmann机网络作为预...
- 于建均孙亮阮晓钢
- 关键词：青霉素发酵过程BOLTZMANN机
- 文献传递
