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基于模糊自调整和采样模糊控制的磨机负荷控制策略被引量：9: 2013年; 针对火电厂球磨机非线性、大惯性及强耦合的特点,提出一种基于模糊自调整和采样模糊控制的磨机负荷控制策略。模糊自调整算法以出口温度和入口负压作为输入变量,通过模糊推理后对磨机负荷的控制目标值进行修正;而采样模糊控制结合采样控制和模糊控制各自的优点,对磨机负荷进行实时控制,这样可以保证球磨机始终稳定运行在最佳工作点附近,从而达到安全生产、节能降耗的目的。提出的控制策略已经成功应用于工业现场,现场试验和统计数据表明该方法具有良好的控制品质和显著的节能效果。; 曹晖王苗苗贾立新张彦斌; 关键词：球磨机模糊自调整

基于模糊自调整和采样模糊控制的磨机负荷控制策略: 针对火电厂球磨机非线性、大惯性及强耦合的特点,提出一种基于模糊自调整和采样模糊控制的磨机负荷控制策略。模糊自调整算法以出口温度和入口负压作为输入变量,通过模糊推理后对磨机负荷的控制目标值进行修正;而采样模糊控制结合采样控...; 曹晖王苗苗贾立新张彦斌; 关键词：球磨机模糊自调整; 文献传递

An Improved Density-Based Cluster Analysis Method Combining Genetic Algorithm and Data Sampling for Large-Scale Datasets: ＜正＞This paper proposes an improved density-based cluster analysis method combining genetic algorithm and data ...; YE ZonglinCAO HuiWANG MiaomiaoZHANG Yanbin; 关键词：DBSCAN; 文献传递

融合波长选择和异常光谱检测的天然气燃烧过程定量分析方法: 2012年; 针对天然气燃烧过程的近红外光谱数据,采用了一种融合波长选择和异常光谱检测的定量分析方法。该方法根据偏最小二乘(PLS)模型的系数及预测误差的统计分布,在实现波长选择的同时,完成异常光谱样本的检测。与PLS、先用留一法将异常样本删除后PLS建模(LOO-PLS)、基于PLS的无信息变量消除法(UVE-PLS)以及先用留一法将异常样本删除后使用UVE-PLS建模(LOO-UVE-PLS)相比较,该方法将甲烷预测模型的预测均方根误差(RMSEP)分别降低了14.33%,14.33%,10.96%和12.21%;将一氧化碳预测模型的RMSEP分别降低了67.26%,72.58%,11.32%和4.52%;将二氧化碳预测模型的RMSEP分别降低了5.95%,19.7%,36.71%和4.04%。实验表明,该方法建立的分析物预测模型具有较高的预测能力和较好的稳健性,在大大减少所选波长数量,降低模型复杂度的同时,还能有效地检测出异常光谱样本,减小两者之间的相互影响。; 曹晖胡洛娜周延; 关键词：天然气燃烧近红外光谱波长选择

A Logistic-Interpolation-Based Fuzzy Controller for Electrode Regulation of Submerged Arc Furnace: Submerged arc furnace is a system with strong coupling, nonlinearity and time-variability. In this paper, a lo...; Shiliang ZhangHui CaoWanjun LeiYanbin Zhang; 文献传递

应用有效信息比率的离散化算法被引量：2: 2011年; 针对目前离散化信息量度无法准确表征数据离散后有效分类信息量的问题,提出了一种基于有效信息比率的离散化算法.在构建离散化方案相依表的基础上,分析了离散区间内类属性分布与分类信息蕴含量间的关系,并根据类属性分布信息引入有效信息比率,用于表征各离散区间内有效分类信息量.然后,依据离散化方案的离散区间数及其有效信息比率,设计出表征离散化方案划分质量的离散化评价指标,从而提高了数据的离散化效果.仿真实验和实际应用的结果表明,该算法离散化后在有效分类信息量和分类预测精度上高于主流基于信息论的离散化算法.; 诸文智王靖程张彦斌贾立新; 关键词：离散化

多种群精英共享遗传算法在异常光谱识别中的应用被引量：8: 2011年; 提出了一种基于多种群精英共享遗传算法的异常光谱识别方法。该方法应用于红外光谱数据的分析,并在删除异常光谱样本后使用偏最小二乘方法进行建模。与使用蒙特卡洛交叉验证、留一交叉检验、马氏距离以及传统遗传算法进行异常光谱识别的方法相比,所提方法将水分预测模型的预测误差平方和(PRESS)分别降低了72.4%,39.5%,39.5%和14.5%;将脂肪含量的预测模型的PRESS值分别降低了86.2,75.9%,84.9%和19.9%;将蛋白质含量的预测模型的PRESS值分别降低了56.5%,35.7%,35.7%和18.2%。实验表明,所提方法不仅能适应不同成分光谱数据的异常识别,而且删除异常光谱数据后所建立的模型具有较高的预测能力和较好的稳健性。; 曹晖周延; 关键词：遗传算法多种群

利用极值蚁群优化的制粉出力建模变量选择算法: 2011年; 针对制粉出力难以直接测量,以及制粉系统包含变量多且各变量间耦合性强的问题,提出了一种利用极值蚁群优化的制粉出力建模变量选择法,并采用支持向量机根据所选变量建立了制粉出力的预测模型.该算法基于蚁群优化的正反馈原理,对蚂蚁搜索到的各个变量的相对重要性加以区分,并根据幂律分布选择重要性较小的变量进行变异,使得较差解不断得到改善,从而引导蚂蚁朝着最优解的方向搜索.采用制粉系统现场数据对所提算法、蚁群算法和蚁群遗传算法进行比较,结果表明,所提算法具有更快的收敛速度,且由其所选变量建立的制粉出力模型具有较高的预测精度.; 贾立新郑伊飞曹晖; 关键词：制粉系统制粉出力

New Local Density Definition Based on Minimum Hyper Sphere for Outlier Mining Algorithm Using in Industrial Databases: Outlier detection is an important procedure in industrial dataset preprocess to guarantee the industrial proce...; Yiwei YuanYanbin ZhangHui CaoRui Yao; 关键词：LOCAL-DENSITY; 文献传递

采用邻域决策分辨率的特征选择算法被引量：2: 2013年; 针对目前基于粗糙集模型的特征选择算法无法直接应用于数值型数据、必须经过离散化过程而造成决策信息丢失的问题,提出了一种基于邻域决策分辨率的特征选择算法。该算法根据邻域信息粒中决策分布与其分类能力间的关系,提出了邻域决策确定性(Nc)来衡量单个信息粒的决策分辨能力;并根据特征向量空间上所有信息粒所具有的Nc累加值,定义了邻域决策分辨率作为特征子集上决策可分辨性的量度,从而将名义型和数值型数据统一在同一特征选择算法框架下。仿真实验和实际应用的结果表明,该算法性能优于目前主流基于邻域粗糙集的特征选择方法。; 诸文智司刚全张彦斌; 关键词：邻域粗糙集

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