朱志高
- 作品数：5 被引量：9H指数：2
- 供职机构：华东交通大学电气与电子工程学院更多>>
- 发文基金：江西省教育厅科学技术研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术金属学及工艺更多>>
- 基于改进遗传算法优化神经网络的板形控制被引量：1
- 2011年
- 冷轧板形控制系统是一个强耦合、非线性的多变量复杂系统,难以建立精确的数学模型,一般常规的控制方法难以取得令人满意的控制效果。本文依据现场的轧制数据,提出采用自适应竞争遗传算法优化神经网络对其进行建模,采用模糊控制,可实现实时控制,并利用MATLAB编程,仿真结果显示了算法的有效性和时效性。
- 黄江平林文钊吴昊朱志高
- 关键词：板形控制遗传算法神经网络优化模糊控制
- 基于自适应竞争遗传神经网络醋酸乙烯聚合率软测量建模被引量：3
- 2010年
- 神经网络具有很强的自组织、自适应和自学习的能力,具有大规模并行运算的能力;但权值和阈值的初始化是随机的,容易陷入局部极小,收敛速度慢;遗传算法具有良好的全局搜索性能,减少了限于局部最优解的风险,鲁棒性强,适用于并行处理,搜索不依赖于梯度信息,但不适合候选解的精调,标准遗传算法交叉率和变异率固定等缺陷;应用自适应竞争遗传神经网络醋酸乙烯聚合率软测量建模,采用保优竞争策略,使两者达到优势互补,取长补短的作用;仿真显示在有限代即可得到较优的结果,网络预测时间短,精度高,符合醋酸乙烯聚合率测量工程要求。
- 黄江平朱志高陶慧汇
- 关键词：自适应遗传算法BP神经网络
- 基于BP网络的醋酸乙烯聚合率软测量研究被引量：6
- 2009年
- 针对目前聚乙烯醇生产过程中醋酸乙烯(VAC)聚合率难以在线检测的情况,选取引发剂添加率、甲醇配比、聚合温度、VAC活性度作为辅助变量,VAC聚合率作为主导变量,用BP神经网络来拟合它们之间的非线性关系。给出了基于BP神经网络的醋酸乙烯聚合率的软测量建模方法。并调用Matlab神经网络工具箱,对采集的现场实测数据样本进行训练、仿真。结果证明基于BP神经网络的醋酸乙烯软测量模型是准确有效的。
- 黄江平陶慧汇朱志高
- 关键词：软测量BP神经网络
- 自适应竞争遗传算法研究
- 2010年
- 遗传算法具有良好的全局搜索性能,鲁棒性强,适用于并行处理,但标准的遗传算法(SGA)收敛速度太慢,交叉率和变异率固定等缺陷,对提高控制系统的响应速度和控制精度不利,严重影响到遗传算法实际应用。文章主要研究了基于自适应竞争的遗传算法,采用保优竞争策略,仿真显示该算法的有效性。
- 朱志高黄江平陶慧汇
- 关键词：自适应遗传算法
- 锅炉液位模糊控制的研究
- 2009年
- 在模糊控制器的基础上,利用模糊推理的方法实现了对液位参数的在线整定,并且在MATLAB软件下将该控制器在运动控制系统中的应用进行了研究,仿真结果表明,模糊控制能使系统达到满意的控制效果,对进一步应用研究具有较大的参考价值。
- 吴伟霞黄江平朱志高
- 关键词：模糊逻辑控制液位控制SIMULINK仿真
