教育部留学回国人员科研启动基金(200814002)
- 作品数：7 被引量：40H指数：4
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- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程动力工程及工程热物理更多>>
- 基于核独立分量分析的模糊核聚类神经网络集成方法被引量：1
- 2009年
- 提出一种基于核独立分量分析的模糊核聚类神经网络集成方法。该方法首先采用核独立分量分析对高维数据进行特征提取;随后用模糊核聚类算法根据相互独立训练出的多个神经网络个体在验证集上的输出对其进行分类,并计算每一类中的所有个体在验证集上的泛化误差;然后取其中平均泛化误差最小的神经网络个体作为这一类的代表;最后经相对多数投票法得到集成的最终输出。实验结果表明,与其他集成方法相比,该方法具有较高的精确度和稳定性。
- 李岩王东风韩璞
- 关键词：特征提取模糊核聚类
- 基于最小二乘支持向量机的变速风力发电机组模糊控制器被引量：1
- 2010年
- 提出了一种新型模糊控制器用于变速风力发电机组最大能量获取,该控制器中使用了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的机组Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊模型。建模过程中,采用了模糊聚类的方法进行输入输出空间的划分,并以LS-SVM的方法确定模糊规则的后件参数。将该控制器应用于变速风力发电系统的仿真结果表明,机组很好地实现最大能量获取的目标,并具有实时性强、容错性、学习能力强、计算速度快等优点。
- 亢猛王东风韩璞孙月亮
- 关键词：变速风力发电机组模糊控制支持向量机
- 多智能体量子多目标进化算法及其在EELD问题中的应用被引量：4
- 2010年
- 环境经济负荷分配问题是电力系统中重要的多目标优化问题。求解多目标优化问题的关键在于找到尽可能多的Pareto最优解。在基于量子进化理论,智能体的竞争、学习能力和生物的进化策略的基础上,提出了一种用于求解多目标优化问题的量子编码的多智能体进化算法。该方法将智能体分布在多智能体网络环境中,智能体之间通过量子进化来生成问题的可行解。将该算法应用于经济环境负荷分配的两目标(燃料成本和NOx排放)与三目标(燃料成本,NOx排放和SO2排放)优化问题,通过与经典多目标优化算法进行比较,表明了该算法的有效性。
- 韩璞刘立衡王东风
- 关键词：多目标优化多智能体量子进化PARETO最优解
- 基于KPCA和KFCM集成的汽轮机故障诊断被引量：20
- 2010年
- 为了提高汽轮机故障诊断的正确率和鲁棒性,提出一种基于核主元分析(KPCA)和模糊核聚类(KFCM)集成的汽轮机故障诊断方法。该方法针对汽轮机故障数据高维非线性的特点,采用核主元分析方法对故障数据进行特征提取,提高了神经网络的学习效率和精确度。然后由训练样本集相互独立地训练出多个神经网络,对其编号并按顺序将网络输出构成输出矩阵,再采用模糊核聚类算法对输出矩阵进行分析并对所有个体网络归类,计算所有类别中每个网络在独立验证样本集上的泛化误差,最后分别选取每个类别中泛化误差最小的个体网络作为这一类的代表进行相对多数投票法集成。实验结果表明,即使在学习样本较少的情况下,该方法也能取得较好的故障诊断效果。
- 黄保海李岩王东风韩璞
- 关键词：核主元分析模糊核聚类汽轮机故障诊断
- 基于混合聚类算法的模糊函数系统辨识方法被引量：5
- 2011年
- 针对传统模糊系统存在的结构难以确定和参数辨识复杂的问题,提出了一种基于混合聚类算法的模糊函数系统辨识算法.与一般的模糊函数系统相比,混合聚类算法结合模糊C均值和模糊C回归模型聚类算法的样本距离.在模型预测部分,采用高斯函数计算每个输入变量的隶属度,利用输入变量隶属度的模糊化算子得到输入向量的隶属度.应用于Box-Jenkins煤气炉数据、一个双入单出的非线性系统和Mackey-Glass混沌时间序列数据的试验结果表明,本文算法具有很好的辨识效果,从而验证了本文算法的有效性与实用性.
- 施建中韩璞王东风焦嵩鸣
- 关键词：模糊函数模糊C均值模糊辨识最小二乘
- 一种分数阶系统的粒子群优化辨识方法
- 实际系统大多是分数阶而不是整数阶的,采用分数阶描述那些本身带有分数阶特性的对象时,能更好地揭示对象的本质特性及其行为。针对分数阶系统的特点,提出用粒子群优化算法(PSO)对分数阶动态系统进行辨识的方法,适应度函数为相同输...
- 王晓燕王东风韩璞
- 关键词：分数阶系统粒子群优化算法系统辨识
- 文献传递
- 风电场风速时间序列的复杂动力学特性分析被引量：4
- 2010年
- 利用混沌理论对风电场风速数据进行了相空间重构,首先由C-C方法计算出嵌入维数和延迟时间,然后采用G-P算法计算出吸引子关联维数,最后用小数据量改进算法得出风速时间序列的最大Lyapunov指数,由计算结果发现风电场风速时间序列具有混沌特性,为利用混沌预测方法进一步提高风速预测精度提供参考.
- 王东风张有玥韩璞徐大平
- 关键词：风电场风速混沌LYAPUNOV指数
- 基于核主元分析和多级神经网络集成的汽轮机故障诊断被引量：5
- 2009年
- 提出一种基于核主元分析(KPCA)和多级神经网络集成的汽轮机故障诊断方法。该方法首先采用KPCA对汽轮机故障样本数据进行特征提取;然后计算相互独立训练出的多个神经网络个体在验证样本集上的泛化误差,并选择其中精确度较高的子神经网络作为集成的个体;最后采用基于正交最小二乘算法的径向基函数神经网络来集成各个子网的输出并得到最终的诊断结果。在某汽轮发电机组故障诊断中的应用表明,该方法具有较高的精确度和稳定性。
- 李岩王东风韩璞
- 关键词：汽轮机故障诊断核主元分析RBF神经网络
