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内蒙古自治区自然科学基金(2011ZD08)

作品数：10 被引量：42H指数：3
相关作者：张文兴王建国秦波袁媛王春暖更多>>
相关机构：内蒙古科技大学包头职业技术学院浙江大学更多>>
发文基金：内蒙古自治区自然科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术机械工程冶金工程金属学及工艺更多>>

文献类型

  • 10篇中文期刊文章

领域

  • 6篇自动化与计算...
  • 3篇机械工程
  • 2篇冶金工程
  • 1篇金属学及工艺

主题

  • 5篇支持向量
  • 5篇向量
  • 4篇支持向量机
  • 4篇向量机
  • 3篇数控
  • 3篇数控机
  • 3篇数控机床
  • 3篇热误差
  • 3篇粒子群
  • 3篇机床
  • 2篇群算法
  • 2篇转化率
  • 2篇转炉
  • 2篇转炉炼钢
  • 2篇最近邻
  • 2篇粒度计算
  • 2篇粒子群算法
  • 2篇炼钢
  • 2篇甲醇
  • 2篇甲醇合成

机构

  • 10篇内蒙古科技大...
  • 3篇包头职业技术...
  • 3篇浙江大学
  • 1篇北京科技大学

作者

  • 9篇张文兴
  • 7篇王建国
  • 5篇秦波
  • 3篇秦岩
  • 3篇王春暖
  • 3篇袁媛
  • 2篇范凯
  • 2篇江旭
  • 1篇陈林
  • 1篇邢美峰
  • 1篇武丽明
  • 1篇杨斌

传媒

  • 2篇机床与液压
  • 2篇机械设计与制...
  • 1篇自动化仪表
  • 1篇计算机应用与...
  • 1篇铸造技术
  • 1篇测控技术
  • 1篇组合机床与自...
  • 1篇中国测试

年份

  • 1篇2016
  • 3篇2015
  • 6篇2014
共 10 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
粒子群优化支持向量机的BOF用氧量预报研究被引量：7
2014年
针对BOF用氧量预报模型精度不高的问题,提出利用粒子群优化支持向量机的用氧量预报建模方法,以此来优化用氧量,进而提高钢液的质量。结果表明,与RBF、BP及SVM相比,粒子群优化支持向量机的BOF吹氧量预报模型精度高、推广能力强。
王建国吴庆朝秦波张娟娟张文兴陈林
关键词：粒子群支持向量机转炉炼钢
改进粒子群优化BP的数控机床热误差预测研究被引量：1
2015年
由于BP存在网络结构选取基于经验、易陷入局部最优、收敛速度慢等缺陷,致使基于BP的数控机床热误差预测模型精度不高,对此提出了一种改进粒子群优化BP的数控机床热误差预测建模的新方法。通过改进标准粒子群算法中粒子的位置与速度更新策略,以此寻找BP神经网络最优的阈值和权值,在此基础上建立数控机床热误差预测模型。仿真实验结果表明:与标准的BP神经网络和支持向量机相比,改进粒子群优化BP神经网络的数控机床热误差预测模型精度更高、泛化能力更强。
袁媛秦波秦岩王春暖吴庆朝张文兴
关键词：改进粒子群算法BP神经网络数控机床
基于过程数据时段特性的数控机床热误差预测研究被引量：1
2015年
准确可靠的热误差预报模型,对提高数控机床的加工精度尤为重要。针对数控加工的过程数据呈现出多时段、多变量、三维特性,基于时间片矩阵的思想,在过程数据标准化处理的基础上,采用偏最小二乘方法提取时间片矩阵与热误差在高维空间的预测关系并进行降维;在低维特征空间中基于K-means算法实现时间片预测模型的聚类,以便于加工过程时段特性的分析和知识发现,藉此构建热误差预报模型。仿真实验结果表明,与BP热误差建模方法相比,所提方法的预测精度、泛化能力均显著提高,为数控机床的热误差预测研究提供一种新思路的同时,也给出行之有效的解决方法。
邢美峰秦波秦岩袁媛王春暖
关键词：过程数据偏最小二乘
改进的粒度支持向量机在甲醇合成中的应用被引量：1
2014年
针对甲醇合成过程中的复杂性和非线性等问题,利用共享最近邻(SNN)相似度将训练样本划分成若干个信息粒,然后分别进行支持向量提取,最后将提取出的支持向量融合,建立最终粗甲醇转化率预测模型。试验结果表明,改进的粒度支持向量机(GSVM)可以将"冗余数据"进行删减,获得更"稀疏"的回归模型,精度也高于传统支持向量机的粗甲醇转化率模型,从而能更好地指导甲醇生产。
王建国范凯张文兴
关键词：支持向量机粒度计算
基于改进PSO优化BP的数控机床热误差预测研究被引量：11
2014年
热误差是影响数控机床加工精度的主因,为提高数控机床热误差模型的预测精度,提出了基于改进粒子群优化BP神经网络的数控机床热误差建模预测方法。针对BP易陷入局部最优、收敛速度慢,在标准粒子群算法的基础上,改进粒子的速度与位置更新策略,在此基础上优化BP神经网络的阈值和权值,并建立数控机床热误差预测模型;借助于MATLAB完成仿真实验,结果表明,与标准的BP神经网络和支持向量机相比,基于改进粒子群优化BP神经网络的数控机床热误差预测模型精度高、泛化能力强。
王春暖秦波秦岩袁媛吴庆朝张文兴
关键词：改进粒子群算法热误差补偿数控机床
基于PSO优化SVM的转炉炼钢用氧量预测研究被引量：14
2014年
用氧量是影响钢水质量的主要因素之一,为提高转炉炼钢用氧量模型的预测精度,提出基于PSO优化SVM的吹氧量建模预测方法。针对SVM结构参数依据经验选取,致使预测模型的泛化能力差,在标准PSO算法的基础上,优化SVM的惩罚系数、不敏感损失系数和高斯核宽度系数3个结构参数,并建立转炉炼钢用氧量预测模型;在此基础上利用UCI数据库中的Auto-MPG标准数据,验证了方法的有效性;最后以某钢厂100 t转炉的实际生产数据建立吹氧量预测模型,结果表明,与标准BP、RBF及SVM相比,基于PSO优化SVM的转炉炼钢吹氧量预测模型精度高、泛化能力强。
秦波吴庆朝张娟娟王建国张文兴
齿根裂纹对应力强度因子影响的研究被引量：3
2014年
采用FRANC3D软件分析了三维齿轮Ⅰ型、Ⅱ型和Ⅲ型裂纹应力强度因子的分布规律,并考虑载荷、裂纹形状、裂纹大小、裂纹位置和划分网格粗细对应力强度因子的影响。结果表明:Ⅰ型裂纹对应力强度因子影响最大;载荷、裂纹大小、不同裂纹位置和划分网格的粗细对应力强度因子的影响曲线呈两端大中间小的对称分布规律;对于裂纹形状,当椭圆长轴小于或等于短轴时,曲线呈两端大中间小对称分布规律,当椭圆长轴大于短轴时,曲线呈现两端小中间大的对称分布规律。对度量、控制裂纹体的断裂情况和寿命估算有一定的理论基础。
张文兴江旭王建国杨斌
关键词：齿轮模型齿根裂纹
一种结合共享最近邻法和粒度支持向量机的混合模型
2015年
粒度支持向量机GSVM(Granular Support Vector Machine)在处理大规模数据集时,粒的划分对其模型的训练效能、泛化能力等有很大的影响。然而传统划分方法的随机性,严重影响着其模型的训练效果。针对这个问题提出一种结合共享最近邻法和粒度支持向量机的混合模型(GSVM-SNN)。利用共享最近邻法将样本点自动划分成若干个信息粒,从中提取出关键信息。由于支持向量点大都分布在信息粒的边缘,提出一种KNN连通度,通过计算连通度提取纯粒边缘点并融合关键信息建立最终决策模型。实验结果表明,与传统的GSVM相比,该方法在分类时间、分类准确率上都有一定的优越性。
王建国范凯张文兴
关键词：支持向量机KNN
核模糊C均值聚类粒度支持向量机方法研究被引量：3
2016年
针对传统粒度支持向量机(granular support vector machine,GSVM)在处理大规模数据集时划分方法的随机性严重影响模型训练效能的情况,提出一种基于核模糊C均值聚类的粒度支持向量机(granular support vector machine based on kernel-based fuzzy c-means cluster,GSVM-KFCM)的方法。首先利用核映射将数据映射到高维空间进行聚类划分得到若干个信息粒,然后在每个信息粒中进行支持向量机的训练,提取出关键信息并融合建立最终决策模型。实验结果表明:该方法可以降低大规模数据集的训练时间,同时也能提高算法的准确度。
王建国张鑫礼张文兴
关键词：支持向量机模糊C均值聚类粒度计算核方法
混合核函数在线支持向量机在甲醇合成中的应用被引量：3
2014年
针对甲醇生产过程中高度的非线性和时变性,采用精确在线支持向量机模型预测粗甲醇的转化率。在线支持向量机模型一般采用单一的核函数,混合核函数可以弥补单一核函数的不足,提高模型的泛化能力和学习能力。为了使模型的预测精度进一步提高,在混合核函数的基础上运用在线误差校正方法。将基于混合核函数和误差校正的在线支持向量机建模方法应用在煤制甲醇数据上,通过与传统支持向量机和准确在线支持向量机模型对比,仿真实验和分析结果表明改进的在线支持向量机模型比传统支持向量机预测精度高,能够实现粗甲醇转化率的实时预测,从而更好的指导甲醇生产。
王建国武丽明张文兴江旭
关键词：混合核函数
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