国家教育部博士点基金(20050533016)
- 作品数：17 被引量：207H指数：9
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- 基于RS与LS-SVM多分类法的故障诊断方法及其应用被引量：11
- 2009年
- 针对密闭鼓风炉熔炼过程工艺复杂、工况变化较大的特点,提出应用粗糙集(RS)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)进行鼓风炉故障诊断的方法。该方法首先利用RS对炉子的故障样本进行知识约简,获得各故障类型的征兆最小条件属性作为特征向量,然后,输入到由多个最小二乘支持向量机构成的多故障分类器中进行故障识别和分类。研究结果表明:该方法具有较强的泛化能力,诊断准确率达到90%以上。
- 蒋少华桂卫华阳春华戴贤江
- 关键词：粗糙集最小二乘支持向量机多类分类器故障诊断
- 稀疏最小二乘支持向量机及其应用研究被引量：14
- 2008年
- 提出一种构造稀疏化最小二乘支持向量机的方法.该方法首先通过斯密特正交化法对核矩阵进行简约,得到核矩阵的基向量组;再利用核偏最小二乘方法对最小二乘支持向量机进行回归计算,从而使最小二乘向量机具有一定稀疏性.基于稀疏最小二乘向量机建立了非线性动态预测模型,对铜转炉造渣期吹炼时间进行滚动预测.仿真结果表明,基于核偏最小二乘辨识的稀疏最小二乘支持向量机具有计算效率高、预测精度好的特点.
- 宋海鹰桂卫华阳春华
- 关键词：最小二乘支持向量机
- 基于神经网络补偿灰色预测误差的钴离子浓度预测研究被引量：9
- 2008年
- 某厂锌湿法冶炼三段净化过程中的Ⅱ段主要是通过过量添加锑盐和锌粉以除去有害杂质钴离子。本文从现场检测3个月的过程生产数据中,采用SPSS统计学软件深入分析了Ⅱ段净化工矿及其影响因素的相关性,得出了影响Ⅱ段后液钴离子浓度的主要因素,提出采用等维新息灰色预测方法预测Ⅱ段后液钴离子浓度,并采用神经网络补偿灰色预测的误差值。仿真和生产实践证明,该预测模型能够较好地预测Ⅱ段后液钴离子浓度值,从而为优化锑盐和锌粉添加量的操作起指导性作用。
- 晏密英桂卫华王凌云
- 关键词：灰色预测神经网络
- 基于粗糙集和神经网络的密闭鼓风炉故障诊断被引量：3
- 2008年
- 针对密闭鼓风炉过程机理的复杂性及过程信息的不确定性,研究了基于粗糙集(RS)与神经网络相结合的故障诊断方法。采用自组织映射神经网络(SOM)和条件属性依赖度相结合的方法,对连续的样本数据进行离散化,应用基于专家经验与条件属性依赖度相结合的属性重要度计算方法进行启发式RS约简,并把约简结果作为BP神经网络的输入。实验结果表明,采用该方法不仅优化了神经网络的拓扑结构,降低了神经网络的训练时间,同时大大提高了学习速度和故障诊断的准确率。
- 阳春华谷丽姗桂卫华朱红求
- 关键词：密闭鼓风炉故障诊断粗糙集神经网络
- 模糊偏最小二乘支持向量机的应用研究被引量：14
- 2008年
- 基于偏最小二乘回归法和模糊隶属度函数,提出了一种模糊偏最小二乘支持向量机。传统最小二乘支持向量机引入模糊加权系数后,可以根据训练样本点的情况调整折衷系数,有效地提高了最小二乘支持向量机的抗噪性能。同时利用偏最小二乘回归法,克服了求解线性回归方程中自变量向量间的多重相关性问题。利用sinc函数对该建模方法进行了测试,并进一步对铜转炉吹炼时间的预测问题进行了仿真研究。仿真结果表明,该建模方法具有预测准确、跟踪性能好的优点。
- 宋海鹰桂卫华阳春华
- 关键词：模糊支持向量机最小二乘支持向量机偏最小二乘回归
- 自适应变异的粒子群优化算法被引量：55
- 2008年
- 针对粒子群算法的早熟收敛问题,提出一种新的基于群体适应度变化率自适应变异的粒子群优化算法。该算法根据群体适应度变化率自适应调整惯性权重的取值,根据当前种群的平均粒距对种群中部分粒子进行变异操作。自适应调整与变异操作能增强算法跳出局部最优的能力,增大寻找全局最优的几率。对几种典型函数的测试结果表明,新算法的全局搜索能力有了明显的提高,有效避免了早熟收敛问题。
- 阳春华谷丽姗桂卫华
- 关键词：粒子群优化算法自适应变异早熟收敛
- 基于模糊最早价值时间优先的动态调度算法被引量：2
- 2008年
- 实时控制系统调度中,最早截止时间优先(EDF)算法在超载时会造成系统控制性能急剧下降且严重影响了系统的稳定性,限制了其应用。为此,本文提出了模糊最早价值时间优先(FEVF)的调度方法。该算法基于模糊思想,构造了任务截止期的模糊隶属度函数,并根据任务的在线执行情况对任务进行价值度评价,从而动态地获得任务的价值时间,价值时间越早,任务的优先级越高。仿真结果表明,FEVF算法调度下系统的稳定性能在一定重载下保持较好的状态,可实现大范围负载内的优雅降级,使系统不致突然出现失效或崩溃。
- 熊英阳春华沈青
- 关键词：计算机应用调度
- 基于最小二乘支持向量机的Hammerstein-Wiener模型辨识
- 提出了一种利用最小二乘支持向量机辨识Hammerstein–Wiener模型的方法,该方法借鉴最小二乘支持向量机求解思路,通过增加约束条件将Hammerstein–Wiener模型的辨识问题转换为有约束优化问题,从而辨识...
- 宋海鹰桂卫华阳春华
- 文献传递
- Hammerstein-Wiener模型最小二乘向量机辨识及其应用被引量：23
- 2008年
- 借鉴最小二乘支持向量机求解的思路,文中提出了辨识多输入-单输出Hammerstein-Wiener模型的方法.引入共线性约束假设,将辨识问题转换为有约束的优化问题,从而辨识出Hammerstein-Wiener模型的参数.基于Hammerstein-Wiener模型,我们建立了一个多输入-单输出的滚动预测模型,对铜转炉造渣S2期吹炼所需总氧量进行了预测,其相对均方根误差为12.1%.仿真结果表明,该模型预测准确、具有较好的应用价值.
- 桂卫华宋海鹰阳春华
- 关键词：最小二乘向量机系统辨识
- 基于核主元分析与支持向量机的监控诊断方法及其应用被引量：14
- 2009年
- 为了及时反映密闭鼓风炉冶炼过程状态,实现对密闭鼓风炉炉况的监控与诊断,提出核主元分析和多支持向量机分类的相结合的过程监控与故障诊断方法。其原理是:首先,用核主元分析方法提取过程数据特征,建立核主元分析的监控模型;然后,将代表过程特征的核主元送入多支持向量机分类器中,利用"一对其余"算法对故障进行诊断与分类。实验结果表明,所提出的方法与传统的主元分析方法相比,整个样本集的可分性变大,分类正确率提高,能更准确地诊断炉子的各种故障,可有效地用于密闭鼓风炉冶炼过程的故障诊断。
- 蒋少华桂卫华阳春华唐朝晖
- 关键词：核主元分析支持向量机多类分类器故障诊断
