基于核函数主元分析的软测量建模方法及应用

提出了基于核函数主元分析(PCA)方法提取变量的特征信息以有效处理非线性数据,并在此基础上进行软测量建模的方法。利用该方法建立了工业萘初馏塔酚油含萘量软测量模型,工业应用结果表明了该方法的有效性和优越性。     

新兴媒体下电子政务满意度的径向基函数神经网络测评方法研究

电子政务满意度的测评工作有时会表现出非线性,这在新兴媒体出现后尤为明显。根据新兴媒体的特点,首先建立了基于新兴媒体的电子政务满意度评测模型。模型中用操作性满意度、交互性满意度、服务性满意度、可信性满意度和平台建设满意度反映整体满意度,进而利用结构方程理论建模。为了表征其中的非线性,将径向基函数(RBF)网络引入建模过程,并结合偏最小二乘(PLS)方法完成迭代过程的求解。实验结果表明,RBF-PLS方法比PLS方法具有更高的精度。     

集成最大均值差异正则约束的迁移子空间软测量

针对流程工业中湿式球磨机工况变化后,数据分布差异导致的原测量模型失准问题,引入集成最大均值差异、正则约束的迁移子空间(the transfer subspace with integrated maximum mean discrepancy and regular constraint MRTS)软测量建模方法。该方法首先在源领域和目标领域上训练2个耦合投影矩阵,将源域和目标域映射到2个低维子空间中,然后,集成最大方差、最大均值差异及正则项,通过优化求解得到这2个特征耦合的变化矩阵,最后在源领域所构建的子空间中建立回归模型。实验室磨机负荷参数的预测结果表明,该方法优于传统软测量建模方法,能够有效提高模型的预测精度,对实际流程工业具有一定的指导意义。     

短波近红外光谱法非破坏分析颠茄粉末药品质量

本文应用偏最小二乘法(PLS)同近红外漫反射光谱法结合,对颠茄粉末药品进行无损非破坏定量分析,建立了最佳的数学校正模型。讨论了光谱的预处理方法和主成分数对PLS定量预测能力的影响,并对预测集样品含量进行预测,得到了较为满意的结果。     

基于减法聚类产生具有优化规则的模糊神经网络及其软测量建模

提出了一种通过调整减法聚类半径优选模糊规则的软测量建模方法。首先用减法聚类建立T-S模糊模型,然后通过调整聚类半径优选模糊规则数,以取得具有良好泛化性能的模型,之后利用梯度下降混合最小二乘算法精调参数。最后用该方法对初馏塔石脑油干点进行软测量建模,结果表明能较快确定优化模型,并能满足软测量建模精度要求。     

近红外漫反射光谱法非破坏分析颠茄粉末药品质量

本文应用偏最小二乘法(PLS)同近红外漫反射光谱法结合,对颠茄粉末药品进行无损非破坏定量分析,建立了最佳的数学校正模型。讨论了光谱的预处理方法和主成分数对PLS定量预测能力的影响,并对预测集样品含量进行预测,得到了较为满意的结果。     

PLS-近红外漫反射光谱法对氢氧化铝粉末药品非破坏定量分析

本文采用近红外漫反射光谱法对氢氧化铝粉末药品中主要成分氢氧化铝进行快速、无损定量分析。采用偏最小二乘法(PLS)建立近红外光谱信息与待测组分含量间的最佳数学校正模型。讨论了光谱的预处理方法和主成分数对PLS定量预测能力的影响,并对预测集样品含量进行预测,得到了较为满意的结果。     

基于QFD的高校工业工程专业实验教学质量保证体系的研究

针对高校工业工程专业在实验教学过程中,所培养出的学生实践动手能力、创新能力和知识运用能力是否满足用人单位以及学生自身需求的问题,将质量功能展开（QFD）理论与实验教学管理相结合,提出了工业工程专业实验教学质量功能展开模型（ETQFDM）。通过该模型的建立,明确了工业工程专业实验教学管理过程,分析出了工业工程专业实验教学与需求之间的各种关系,从而进一步提高工业工程专业实验教学的质量以满足需求。本研究以昆明理工大学为例,验证了模型的有效性和实用性。     

两群替代微粒群优化算法及其应用

提出一种两群替代微粒群优化算法(TSSPSO),并对算法参数进行分析和对算法方程进行修正。该方法将微粒分成飞行方向不同的两分群,其中一分群微粒朝着最优微粒飞行,另一分群微粒朝着相反方向飞行;飞行时,每一微粒不仅受到微粒本身飞行经验和本分群最优微粒的影响,还受到全群最优微粒的影响。搜索时,每一次迭代均以一定的替代率用一分群中若干优势微粒取代另一分群中相同数目的劣势微粒。对4种常用函数的优化问题进行测试并进行比较,结果表明:两群替代微粒群优化算法比基本微粒群优化算法更容易找到全局最优解,优化效率和优化性能明显提高。将两群替代微粒群优化算法用于常压塔汽油干点软测量,建立基于两群替代微粒群优化算法的汽油干点神经网络软测量模型,通过与实际工业数据的比较,表明基于两群替代微粒群神经网络的软测量模型精度高、性能好。     

基于IRBFNN和IRAN的非线性动态系统在线自适应建模

将资源分配网络算法(RAN)与相似隐单元合并操作、冗余隐单元删除操作和基于滑动数据窗连接权值学习相结合,形成了改进的资源分配网络(IRAN)算法。IRAN算法用于非线性动态系统的在线建模,能有效地改善模型精度和泛化能力。将改进径向基函数(RBF)神经网络(IRBFNN)和IRAN结合可以用于不确定非线性动态系统自适应建模。仿真研究表明:所提出的建模方法在模型精简、泛化和自适应等方面均具有优良的性能。     

基于优化灰色模型的湖南省粮食产量预测方法改进研究

常见的粮食产量预测方法主要包括时间序列法、回归分析法、神经网络、灰色模型等方法,由于粮食产量数据呈现出的非线性特征,非线性灰色模型GM（1,N）在粮食产量预测方面具有更好的适应性,但由于模型自身存在一些缺陷,使得预测精度不高。为提高预测结果的准确性,采用灰色关联分析,应用优化灰色模型OGM（1,N）进行计算,并将结果与GM（1,N）模型预测结果进行比较,发现OGM（1,N）模型预测结果精度较GM（1,N）模型预测结果精度提高了一个数量级,表明OGM（1,N）模型在粮食产量预测方面有更高的准确性。最后根据预测结果的分析讨论,对湖南省粮食增产问题提出了一些建议。     

基于核函数PCA的非线性过程实时监控方法

为了克服基于主元分析的过程监控方法非线性处理能力弱的缺点和降低基于非线性主元分析的过程监控方法的计算复杂度,提出了将核函数PCA监控方法用于复杂工业过程实时监控系统的开发研究,并讨论了核函数参数选择对系统性能的影响。核函数PCA能有效地提取过程变量的非线性关系,而且计算复杂度低,便于在线实施。仿真结果表明该方法是一种有前途的复杂过程非线性实时监控技术。     

工业过程核概率主元模型建立及监控指标

概率主元分析(PPCA)能够根据过程变量的预测误差及其主元的白化值实现对过程的监控。但是PPCA只适合线性过程,而对非线性过程的监控效果不理想。为克服上述缺点,提出一种基于核PPCA(KPPCA)的过程监控方法,定性讨论了KPPCA模型的参数和主元个数选择问题,构造了高维空间的SPE和T2监控指标。该方法利用核函数将非线性数据映射到高维空间,去除了过程的非线性,然后利用PPCA对满足线性关系的过程变量映射值进行监控。仿真结果验证了该方法对非线性过程监控的优越性。     

基于鲁棒最小二乘支持向量机的聚丙烯熔融指数预报

可靠地预报熔融指数在聚丙烯生产过程中至关重要。在最小二乘支持向量机采用的误差平方和惩罚函数可能会导致不稳健的预报值基础上,进一步提出了基于鲁棒最小二乘支持向量机的聚丙烯熔融指数软测量模型。工业实例研究表明该方法拟合精度高、泛化能力强,具有广阔的应用前景。     

如何将基于关系结构的工作流模型转换为标准XPDL模型

因为基于关系结构的工作流建模工具缺少与工作流管理联盟（WFMC）制定的标准的工作流过程定义语言XPDL之间的接口，所以使得在该建模工具上建立的过程模型很难过渡到其它同类产品上．本文针对这点．介绍了关系数据库和XPDL之间的映射关系．同时说明它们之间进行数据转换的思路和方法，最后简要给出利用XML、DOM等技术实现可视化数据转换工具的方法并给出执行实例结果．     

神经网络多模型软测量技术及应用

基于多模型思想,采用模糊聚类的方法对软测量数据进行了分类,对每类数据基于神经网络(NN)建模,采用RBF神经网络构造了每个数据样本的隶属度,将各模型输出的数据进行隶属度加权求和得到最终的软测量输出,并对某催化重整生产装置催化剂再生器氧含量进行了建模研究,获得了满意的结果。     

基于模糊分类变系数的铅锌烧结过程综合透气性状态预测

针对铅锌烧结过程的强非线性、时变等特点,运用智能集成建模的思想,提出一种模糊分类变系数透气性状态预测方法。首先深入机理分析和工况参数相关性分析研究,采用神经网络方法建立工艺参数和时间序列透气性预测模型;然后借助于模糊组合器实现两个子模型的有机组合,设计了模糊分类变系数综合透气性集成预测模型结构,其中加权系数由工况波动程度确定。运行结果表明:提出的集成模型具有较高的预测精度和较强的自学习能力,并且在工况波动严重的情况下,仍然具有好的预测效果,该模型具有一定的灵敏度和鲁棒性。     

连续催化重整反应器结焦含量软测量

对连续催化重整反应器结焦含量软测量问题进行研究。首先从工艺机理分析出发 ,找出影响结焦含量的主要参数 ,初步确定软测量建模辅助变量 ,并采用 BP算法进行神经网络训练 ,建立结焦含量软测量模型。然后采用 PLS- BP算法重新训练 ,得到新的结焦含量软测量模型 ,以改进模型结构。最后对模型校正后在现场使用 ,结果表明测量结果令人满意     

基于规则的客户关系管理系统建模方法

客户关系管理系统(CRM)是提高企业核心竞争力的有力武器。以工作流和过程建模技术为基础,研究CRM系统的建模,是CRM系统的建立和顺畅运行的关键。因此,将动态过程建模的思想引入CRM系统的建模过程中,按照逐层分解的建模方式来简化系统的复杂性,并采用事件驱动的、基于扩展业务规则的方法进行CRM系统的过程建模和系统性能评价,是针对CRM系统进行建模的有效手段。通过以上方法,可以建立出全面支持CRM系统运行、监控、仿真和性能评价的过程模型。根据该方法建立的CRM系统的模型经过仿真实验和企业实际应用,证明具有良好的应用效果。     

基于GP的非线性GDP预测模型的构建与应用

针对线性GDP预测模型中存在的不足,利用遗传规划(GP)方法构建了非线性GDP预测模型,并将其应用于黑龙江省的GDP预测当中。利用黑龙江省1978—2005年实际GDP数据作为建模样本,对模型进行了训练,结果表明,与灰色GM(1,1)预测模型相比,基于GP的非线性预测模型平均拟合误差只有2.86%,远远低于GM(1,1)预测模型8.26%的结果。利用构建的基于GP的非线性预测模型对2006年黑龙江省的GDP进行预测,相对预测误差只有2.74%,远远低于GM(1,1)预测模型14.68%的结果,表明GP非线性预测模型的预测效果比较理想。最后利用基于GP的非线性预测模型对黑龙江省2007—2020的GDP进行了预测,结果表明黑龙江省的GDP呈现出稳定增长态势,年均增长率将达到8.61%。