周晓锋
- 作品数：62 被引量：200H指数：9
- 供职机构：中国科学院沈阳自动化研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金辽宁省科学技术计划项目辽宁省科技厅科技攻关项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程化学工程冶金工程更多>>
- 基于混合特性评价和子空间分解的层次故障监测方法
- 本发明涉及一种基于混合特性评价和子空间分解的层次故障监测方法，包括利用混合特性评价获取复杂工业过程的混合特性子空间，包括高斯线性子空间、高斯非线性子空间、非高斯线性子空间和非高斯非线性子空间，基于PCA‑ICA‑KPCA...
- 李帅周晓锋史海波潘福成李歆张宜弛
- 文献传递
- 一种多模态工业过程自动故障诊断方法及系统
- 本发明涉及一种多模态工业过程自动故障诊断方法及系统，包括利用网络结构搜索对工业过程数据进行自动网络设计及参数自动寻优，利用多通道卷积增强网络的表现力，实现单模态工业过程的自动故障诊断。同时结合元学习之前模态的信息用于新的...
- 潘福成史海波周晓锋李显李歆
- 基于纹理特征和SVM分类器的铝铸件类型识别被引量：3
- 2018年
- 随着全球经济的增长和铝铸件的广泛使用,全球铝铸件消费量逐年上升.由于应用场合不同,导致有各种各样的铝铸件,它们有不同的形状、结构、颜色、质地等.图像的纹理分类作为图像处理应用中的一个重要方面,本文通过分析铝铸件的特点,分别采用灰度共生矩阵、Gabor小波变换提取图像纹理特征,并加以融合对比,使用支持向量机SVM分类算法对特征进行分类.通过实验可知,使用Gabor小波变换对铝铸件分类的识别准确率和识别时间上效果都是最好的.
- 吴阳刘振华周晓锋张宜弛
- 关键词：铝铸件灰度共生矩阵GABOR小波变换
- 基于深度学习的柔性流水车间排产优化问题研究
- 2023年
- 求解柔性流水车间排产优化问题的全局优化算法常采用群体进化算法或数学规划算法,但对新的投产任务进行排产优化过程中,这些优化方法每次都需重新进行耗时的迭代寻优计算,因此提出了一种基于深度学习的智能排产优化方法,通过历史生产数据训练基于门控循环单元构建的序列到序列深度学习模型,重点研究排产数据中生产任务信息、工艺信息与排产结果的相关性,并将其作为模型编码器的输入;模型解码器的输出为工件的上线序,依据该上线序可以快速给出有效的排产结果,并通过引入注意力机制进一步提高寻优的精度和速率。仿真实验结果表明,基于深度学习的柔性流水车间排产优化方法可以快速获取较好的排产优化结果。
- 韩忠华黎恺嘉周晓锋王继娜孙亮亮
- 基于迁移学习和知识蒸馏的加热炉温度预测被引量：5
- 2022年
- 为了采用精确的控制策略对加热炉的燃烧情况进行优化控制,解决冶金企业中燃烧装置优化控制的核心问题,对加热炉内所有加热区的温度进行预测,并研究神经网络在炉温预测方面的适用性,提出基于迁移学习和知识蒸馏的炉温预测方法。建立基于时间卷积网络的源域温度预测模型,采用生成对抗损失进行域自适应来完成模型迁移,准确预测所有加热区的温度。进一步建立基于多任务学习的蒸馏网络,该网络通过教师辅助学生的方式解决深度迁移网络延时高的缺点。实验结果表明,所提迁移学习网络可以明显提升炉温预测的准确性,蒸馏网络可以明显减少网络参数,极大提高炉温预测的时效性。
- 翟乃举周晓锋李帅李帅
- 关键词：加热炉
- 基于对数变换和最大信息系数PCA的过程监测被引量：8
- 2017年
- 主元分析(principal component analysis,PCA)被广泛应用于工业生产过程监测。PCA假设数据服从高斯分布且协方差矩阵仅能评估变量间的线性关系,无法衡量变量间非线性依赖程度。基于此,提出了一种基于对数变换和最大信息系数(maximal information coefficient,MIC)PCA的过程监测方法。首先,应用对数变换对过程数据进行变换,在一定程度上改善数据分布。然后,采用可以度量变量间的非线性相关性的MIC矩阵替换协方差矩阵,从而改善对非线性非高斯过程的监测效果。最后通过在田纳西-伊斯曼过程(tennessee eastman process,TE)仿真研究验证了该方法的可行性和有效性。
- 王中伟宋宏李帅周晓锋
- 关键词：主元分析方法
- 基于局部策略交互探索的深度确定性策略梯度的工业过程控制方法
- 2022年
- 为了实现对非线性、滞后性和强耦合的工业过程稳定精确的控制,提出了一种基于局部策略交互探索的深度确定性策略梯度(LPIE-DDPG)的控制方法用于深度强化学习的连续控制。首先,使用深度确定性策略梯度(DDPG)算法作为控制策略,从而极大地减小控制过程中的超调和振荡现象;同时,使用原控制器的控制策略作为局部策略进行搜索,并以交互探索规则进行学习,提高了学习效率和学习稳定性;最后,在Gym框架下搭建青霉素发酵过程仿真平台并进行实验。仿真结果表明,相较于DDPG,LPIE-DDPG在收敛效率上提升了27.3%;相较于比例-积分-微分(PID),LPIE-DDPG在温度控制效果上有更少的超调和振荡现象,在产量上青霉素浓度提高了3.8%。可见所提方法能有效提升训练效率,同时提高工业过程控制的稳定性。
- 邓绍斌朱军朱军周晓锋李帅
- 关键词：工业过程控制青霉素发酵过程
- 一种海洋温盐预测方法及系统
- 本发明涉及一种海洋温盐预测方法及系统，包括利用四维卷积模型对海洋温度和盐度数据进行时间和空间维度的特征提取，利用残差结构进一步探索海洋温度和盐度的空间特征，再利用再校准加权量化各个区域特征的贡献程度，提高模型质量，实现海...
- 周晓锋左心怡刘舒锐李帅金樑潘福成
- 可视化数据分析流程建模方法及系统
- 本发明涉及一种基于可视化数据分析流程建模方法及系统，包括利用大数据处理分析管理组件对算法库中的机器学习模型进行管理，包括利用基于结构模型或模式结构、数据挖掘任务、评分函数、搜索和优化方法、数据管理策略等进行可视化算法流构...
- 史海波潘福成周晓锋张宜弛李帅
- 基于信息熵的混合属性数据谱聚类算法被引量：13
- 2019年
- 针对传统的聚类算法只能处理单属性的数据,不能很好地处理混合属性数据的聚类问题,以及目前大多数混合属性数据聚类算法对初始化敏感,不能处理任意形状的数据的问题,提出一种基于信息熵的混合属性数据谱聚类算法,用于处理混合类型数据。提出了一种新的相似性度量方式,利用谱聚类算法中的数值型数据构成的高斯核函数矩阵与新的基于信息熵的分类型数据构成的影响因子矩阵相结合代替了传统的相似度矩阵,新的相似度矩阵避免了数值属性与分类属性数据之间的转换和参数调整;把新的相似度矩阵运用到谱聚类算法中,以便于处理任意形状的数据,最终得出聚类结果。通过在UCI的数据集上的实验表明,该算法能有效地处理混合属性数据的聚类问题,且具有较高的稳定性以及良好的鲁棒性。
- 姜智涵朱军朱军周晓锋
- 关键词：混合属性数据谱聚类高斯核函数
