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宋晓欣

作品数：7 被引量：0H指数：0
供职机构：中国石油大学（华东）更多>>
相关领域：自动化与计算机技术冶金工程更多>>

合作作者

文献类型

  • 6篇专利
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇冶金工程

主题

  • 4篇高炉
  • 4篇高炉冶炼
  • 3篇数据驱动
  • 3篇专家知识
  • 3篇模糊规则
  • 3篇解释性
  • 3篇后验概率
  • 3篇高炉冶炼过程
  • 2篇铁水
  • 2篇铁水硅含量
  • 2篇自适
  • 2篇自适应
  • 2篇硅含量
  • 2篇高炉铁水
  • 2篇高炉铁水硅含...
  • 1篇学习机
  • 1篇训练集
  • 1篇预报器
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机

机构

  • 7篇中国石油大学...

作者

  • 7篇宋晓欣
  • 6篇渐令
  • 6篇宋允全

年份

  • 1篇2020
  • 2篇2018
  • 2篇2017
  • 2篇2016
共 7 条 记 录，以下是 1-7
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排序方式：
自适应高炉铁水硅含量趋势预报方法
本发明涉及一种自适应高炉铁水硅含量趋势预报方法，基于在线最小二乘支持向量机，建立基于在线LS‑SVMs模型的自适应预报器，通过不断采集新样本对趋势预报模型进行自适应性更新，追踪高炉冶炼过程的动态变化，实时性和可靠性好。本...
渐令宋晓欣宋允全梁锡军
文献传递
规则辅助的数据驱动建模方法
本发明涉及一种规则辅助的数据驱动建模方法，通过收集、整理专家知识得到IF…THEN…规则，根据IF…THEN…规则将采集的原始数据转化为规则数据，利用多核学习算法整合多个专家知识得到基于规则的规则预测模型，并建立数据驱动...
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文献传递
基于规则辅助的高炉冶炼过程数据驱动建模方法
本发明涉及一种基于规则辅助的高炉冶炼过程数据驱动建模方法，通过收集、整理专家知识得到IF…THEN…规则，根据IF…THEN…规则将采集的原始数据转化为规则数据，利用多核学习算法整合多个专家知识得到基于规则的规则预测模型...
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文献传递
两类在线分类算法研究
最小二乘支持向量机和极限学习机是机器学习和数据挖掘等领域取得广泛关注和应用的两种算法。伴随信息化技术的不断发展与进步，流数据处理问题越来越多。在线学习是处理流数据挖掘问题的主流方法，基于在线学习的基本框架开发设计各类经典...
宋晓欣
关键词：数据挖掘最小二乘支持向量机
文献传递
自适应高炉铁水硅含量趋势预报方法
本发明涉及一种自适应高炉铁水硅含量趋势预报方法，基于在线最小二乘支持向量机，建立基于在线LS-SVMs模型的自适应预报器，通过不断采集新样本对趋势预报模型进行自适应性更新，追踪高炉冶炼过程的动态变化，实时性和可靠性好。本...
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一种基于预界机制的在线加权极限学习机方法
本发明涉及一种基于预界机制的在线加权极限学习机方法，首先确定预界取值，在训练集上选择有效向量构造初始有效向量集合，利用加权机制建立加权极限学习机模型，并采用矩阵校正技术和Sherman‑Morrison‑Woodbury...
宋允全宋晓欣梁锡军渐令
文献传递
基于规则辅助的高炉冶炼过程数据驱动建模方法
本发明涉及一种基于规则辅助的高炉冶炼过程数据驱动建模方法，通过收集、整理专家知识得到IF…THEN…规则，根据IF…THEN…规则将采集的原始数据转化为规则数据，利用多核学习算法整合多个专家知识得到基于规则的规则预测模型...
渐令宋晓欣高富豪宋允全梁锡军
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