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     

非线性动态液位软测量

文章设计了一种具有高度非线性逼近能力的人工神经网络模型结构,以遗传算法进行该模型参数的组合优化建模,解决连续搅拌反应釜动态液位测量问题。     

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。     

基于改进量子遗传算法的小波神经网络优化及其软测量应用

针对简单量子遗传算法在优化高维问题寻优速度慢、收敛率低的缺陷,提出一种改进的量子遗传算法,通过搜索各种群中最优染色体组成当前最优个体,并依此个体来确定量子门的全局最优搜索方向。将改进算法用于优化小波神经网络,藉此建立了4-CBA浓度的软测量模型。仿真结果表明:与简单量子遗传算法相比,改进算法对复杂优化问题具有全局快速寻优性能。     

利用Alopex改进的粒子群优化算法及其在软测量建模中的应用

提出了一种利用A lopex算法改进的粒子群优化算法,并将其应用于神经网络的建模中。改进的粒子群优化算法改善了粒子群优化算法摆脱局部极小点的能力,对典型函数的测试和基于神经网络的软测量建模表明:改进算法的全局搜索能力有了显著提高,特别是对多峰函数能够有效地避免早熟收敛问题。     

聚丙烯腈质量指标软测量模型的数据动态校核

针对聚丙烯腈连续生产中聚合反应过程与时间存在的分布函数关系 ,将质量指标软测量模型的输入数据按照聚合时间进行加权处理 ,对质量指标软测量模型的输出值——估计结果进行滑动平均。现场生产运行结果表明 ,经过动态校核的输入输出数据 ,软测量精度大大提高 ,估计结果稳定 ,为其他聚合反应软测量模型的数据动态校核提供了一种有效的方法     

基于BP神经网络软粘土循环强度研究

以软粘土动三轴试验结果作为样本集，以静应力、循环应力和确定位移破坏标准下的循环破坏振次作为输入层，建立基于BP神经网络软粘土循环强度的预测模型．通过循环扭剪试验结果对模型进行检验．结果表明，该模型稳定性良好，其稳定性不受试验应力状态的影响，可以用来预测一般应力状态下软粘土循环强度，预测精度满足岩土工程的要求．     

基于粗糙集理论的软计算融合系统研究综述

面向数据挖掘领域,综述了基于粗糙集理论的软计算融合系统的研究进展,按照粗糙集在这些系统中的数据预处理、不确定性度量和知识抽取功能,分别总结了这些系统的特点,指出了现有系统面临的问题以及今后的研究方向.     

关于高校教学管理模式改进研究 ——基于软系统方法论的视角

中国高校传统的教学管理模式,在高等教育进入大众化、普及化的背景下已显露出诸多问题,而且这些问题往往是繁杂的、结构化较差的。文章提出了以软系统方法论来研究如何改进高校教学管理模式的观点,并以北京联合大学商务学院为例,系统地介绍了软系统方法论在高校教学管理模式改进中的具体应用。      

人体压力分布测量技术的研究现状与发展综述

对人体压力分布的测量研究,是医学、仿生学等学科的重要工作。本文详细阐述了压力分布测量系统的关键点——传感器技术,阐述了相关测量系统,论述了它们的主要优缺点。同时,在详细分析了压力分布测量系统国内的研究及市场状况的基础上,对今后该领域的研究方向及市场发展提出了有益的看法。     

信息资源管理技术——软系统方法原理及其应用

以软系统方法为基础探讨信息供给的方法.根据最近对英国工业界和国民卫生服务系统的研究成果导出了一个用于这类研究的简易框架,提出信息系统的基本性质,并且对利用软系统方法进行信息研究也作了探讨,包括对壳牌集团加工部的重新思考和对国民卫生服务系统中不断变化的信息含义所作的若干研究.为理解这些互不相干的经验,文中还以此为依据,导出了一个包括三个必需域(概念的、组织的、技术的)的框架,它们之间的相互作用确定了一个组织对信息供给的反应.     

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。     

焦炉立火道温度的智能集成软测量方法及其应用

在分析焦炉立火道温度特性的基础上,提出了一种基于线性回归(LR)和监督式分布神经网络(SDNN)的立火道温度智能集成软测量方法。通过特性分析提出了典型蓄热室的选取原则,并利用级数验证了选取的有效性。为反映蓄顶温度与立火道温度的关系,首先分别建立了一元、二元和十二元LR模型,并通过智能集成将3个模型的输出进行有机融合;然后在对样本监督式聚类后,利用SDNN获得各个子网的综合输出;最后由专家协调器协调LR和SDNN的输出,得到立火道温度的软测量值。实际运行结果验证了该方法的有效性。     

软权力视域下的军事软权力理论探析

军事软权力的概念由中国学者首创,是对约瑟夫·奈经典软权力理论在军事领域的延伸,但目前并未取得广泛认同。其根源在于软权力理论的内在悖论及对军事软权力探讨的缺乏。笔者在软权力视域下,引入“权力资源”概念,在反思软权力的同时,对军事软权力的理论依据、现实基础、判断标准等进行解读。     

断面测量内外业一体化系统软件研究

随着测绘技术和测绘手段的迅速发展,对断面测量数据采集、数据处理、成果应用及分布提出了更高的要求,计算机信息技术和通信技术的发展,为解决测绘技术自动化、智能化、可视化提供技术支持和有力保障。     

通用场景火灾发展趋势实时预测技术研究

火灾发展趋势的预测对于火场人员疏散和制定灭火政策具有重要的指导意义,本文首先对火灾图像进行预处理以及强化处理,利用不同状态下火灾图像火苗强度的对比判定火灾类型,并在此基础上对监控区域进行网格处理;然后基于广义回归神经网络(general regression neural network, GRNN)进行模型构建,采用输入层、模式层和求和层神经元个数相同的网络结构,利用分类神经网络预测边缘网格的状态,进而对火灾发展趋势做出预测。本文提出的火灾发展趋势实时预测技术针对不同火灾场景不需要分别建立模型,可以广泛适用于各种火灾场景。     

香酥美蛙软罐头生产技术

美蛙是一种高蛋白、低脂肪、低胆固醇难得的保健型肉类,营养丰富,味道鲜美,除鲜食外,还可加工成软罐头食品,这样既可丰富食品市场,又可开辟美蛙产品销售新渠道。软罐头采用复合薄膜包装,干净     

软系统理论视阈下问题观的认识论转向

在世界系统运动中,软系统方法论的出现具有重要意义。软系统理论在推动系统思维方式演变的同时,对世界系统运动的发展方向具有转折性意义;在科学问题学的视野下,软系统方法论在软化系统的同时,软化了问题,导致人们对问题观的理解发生转向。软系统理论视阈下问题观发生的三个认识论转向分别是:软硬兼施的系统实践中问题范围与内涵的转向、问题的复杂性解蔽转向、问题的生命隐喻转向。     

广域测量系统中的同步相量测量装置

文章对广域测量系统结构进行了分析,详细地介绍了同步相量测量装置的功能、硬件电路.在此基础上,综述了同步相量测量技术在电力系统中的应用与研究,并探讨了其发展前景.