成娟娟
- 作品数：5 被引量：5H指数：2
- 供职机构：兰州理工大学电气工程与信息工程学院更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术轻工技术与工程更多>>
- 基于支持向量机的pH中和过程辨识
- 2009年
- 针对pH中和过程具有强非线性、时变性的特点,提出一种基于支持向量机的pH中和过程模型辨识方法.该方法采用结构风险最小化准则,保证网络具有较强的推广特性,通过求解凸二次规划确保网络结构全局最优化自动生成.利用支持向量机建立辨识pH中和过程辨识模型.仿真结果表明模型辨识精度高,泛化性能好,模型有效且易于实现.
- 成娟娟谭永红高博
- 关键词：PH支持向量机
- 基于支持向量机的酒精发酵过程相关变量辨识与控制研究
- 酒精发酵工业在国民生活和经济占有越来越重要的地位,这一领域的操作管理和自动化控制就成了很重要的研究课题。但是发酵过程的强非线性、时变性和不确定性,且关键变量(如生物浓度和产物浓度)又不可在线测量,这些特性使发酵过程的建模...
- 成娟娟
- 关键词：支持向量机酒精发酵BP网络模型
- 基于支持向量机的酒精发酵过程pH值辨识被引量：3
- 2008年
- 由于酒精发酵中pH过程的复杂性和强非线性,建立能够描述其动态和静态特性的准确的数学模型是比较困难的。支持向量机(SVM)是近年来发展起来的一种基于统计学习理论,采用结构风险最小化的新型学习机器。将支持向量机应用到酒精发酵生产过程pH值的建模中,实验和仿真结果表明支持向量机模型是有效的,且具有良好的泛化性能,能够较好的解决酒精发酵过程中pH值的建模问题。最后进一步分析了参数选择对支持向量机模型性能的影响。
- 成娟娟谭永红
- 关键词：PH酒精发酵支持向量机
- 基于动态递归神经网络的玻璃窑炉温度双重控制被引量：2
- 2007年
- 将双重控制策略应用到玻璃窑炉温度控制系统,实现油流量和油压的解耦控制。其主控制器采用动态递归神经网络逆控制器,应用反馈误差学习方法在线学习,并通过改进的L-M算法训练神经网络。副控制器采用常规PI控制器。主、副控制器共同作用于被控对象,保证系统具有良好的控制品质。仿真结果表明该控制策略有效。
- 张岚清党选举成娟娟
- 关键词：动态递归神经网络解耦控制
- 支持向量机在酒精发酵过程建模中的应用
- 2008年
- 支持向量机(SVM)是近年来发展起来的一种基于统计学习理论,采用结构风险最小化的新型学习机器。将支持向量机应用到酒精发酵生产过程建模中,仿真结果表明,支持向量机模型是有效的,SVM模型比BP网络模型有更好的预测能力。
- 成娟娟谭永红吴宏栋
- 关键词：酒精发酵支持向量机仿真
