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基于矩阵变换的快速非负矩阵分解
李芳,群雄
北京邮电大学学报 , 2010, DOI: 10.13190/jbupt.201004.117.lif
Abstract: 在采用交替非负最小平方方法进行非负矩阵分解的过程中,每次的迭代更新通常很难直接计算出唯一的最优非负分解矩阵.但是,若采用矩阵变换方法,则对于变换后的代价函数,就有可能获得唯一的最优非负分解矩阵.对基于矩阵变换的非负矩阵分解进行了理论分析,提出了2种基于矩阵变换的非负矩阵分解算法.该算法具有与已有算法相似的计算复杂度,却可有效减少非负矩阵分解的更新次数.
连续搅拌釜式反应器的鲁棒最优控制
群雄,王军霞
化工学报 , 2013, DOI: 10.3969/j.issn.0438-1157.2013.11.031
Abstract: 针对一类带不确定性的连续搅拌釜式反应器,提出基于滑模控制理论的鲁棒最优控制算法。输入输出线性化方法用于线性化对象模型,假设系统的不确定因素有界,滑模面采用积分型滑模面以确保系统稳态误差为零,将线性二次型理论用于等效控制律的设计中,保证了系统的性能指标最优,自适应滑模切换控制增益的选取在降低系统抖振的前提下补偿了系统的不确定因素及外部扰动,实现了控制器的鲁棒最优。通过仿真实验表明,提出的控制器对匹配的不确定性因素及外部扰动具有鲁棒性,且闭环系统的性能指标最优。
基于物元分析的过程工业报警优化
徐圆,群雄
化工学报 , 2008,
Abstract: 过程工业报警系统设定的报警点多且复杂,给监控生产带来了一定的困难.结合报警系统的特点和物元分析方法,构造各报警参数的物元模型,定义各报警参数与报警级别的关联函数,提出基于关联函数的权重分配改进,计算各报警参数与报警级别的综合关联度.在保证安全生产的前提下,根据综合关联度的大小对各报警参数进行优化选择,形成适合过程工业的报警优化方法.结合精对苯二甲酸溶剂脱水塔报警系统验证了该方法的有效性,基于物元分析的报警优化方法合理地降低了报警系统的报警量和报警频率,为报警管理和操作优化提供了新思路.
基于可拓理论的过程工业智能操作优化方法及应用
徐圆,群雄
化工学报 , 2009,
Abstract: 在生产过程装置及工艺确定的前提下,操作方案恰当与否直接影响产品质量产量及物耗能耗。由于生产过程操作变量繁多且关系复杂,传统操作调节方法已不能满足操作优化需求。本文提出了基于可拓理论的智能操作优化方法以寻求最佳操作方案。通过建立操作条件、生产目标及约束条件的物元、事元模型,采用可拓性分析及可拓变换得到操作调节方案,设定操作变量给定值形成操作方案集,并进行筛选评价得到最佳方案。结合某企业高密度聚乙烯(HDPE)串级反应过程生产操作验证了其有效性,为过程工业操作条件优化调节提供了新思路。
rbac角色继承关系中私有权限问题的研究
高川,群雄
计算机应用 , 2010,
Abstract: ?针对现有方法对权限传播深度控制不灵活的问题,引入私有化阈值的概念,提出了基于私有化阈值的权限继承方法,并给出了一个静态职责分离约束检测算法。将权限的传播深度定义为权限传播值与私有化阈值之差,在确保不违背静态职责分离约束的前提下,通过调整私有化阈值控制权限的传播深度,避免了调整传播值所需的大量计算,实现了对权限传播深度的灵活控制。检测算法通过分析静态职责分离约束权限集与用户权限集的关系,将需要考虑的用户数降至最少,其时间复杂度比逐一验证法低多个数量级。
动态系统神经网络结构的改进及其应用
群雄,麻德贤
化工学报 , 1997,
Abstract: 在对动态神经网络结构分析的基础上,提出了新的网络结构模式,把具有同类特性的输人参数集中在一个节点上以代表该类参数的性质、产生这类参数对网络的综合作用。这样构造的更合乎逻辑的神经网络的权值总数要比传统的BP网络的权值总数大大减少,从而加快网络学习速度,有利于网络的在线学习和提高网络的可靠性与稳定性。此外,本文对神经网络逆动态控制器进行了分析,提出在输入层增加系统偏差作为一个输入变量,从而增强了控制器的控制质量和控制反应能力。最后,应用上述技术对CSTR典型化工实例进行了验证,取得了较好的结果。
神经网络过程模型辨识
群雄,麻德贤
化工学报 , 1997,
Abstract: 利用修正的反传神经网络(BP)算法分别对稳态过程和动态过程以及两个实际化工生产过程进行模型结构辨识,所确定的最佳神经网络结构经验证表明具有较好的收敛性和稳定性,模拟精度高、适用性强.
一种新的选择性神经网络集成方法及其在PTA中的应用
群雄,孟庆浩
化工学报 , 2009,
Abstract: 神经网络集成可以显著提高神经网络的泛化性能。传统的集成方法中大都采用将训练的所有网络直接进行组合的方式形成集成网络,而实际上这些网络可能具有一定的相关性。为此,选择性神经网络集成成为目前研究的热点,它能够进一步提高集成网络的泛化性能。本文提出了一种利用网络权值计算网络模型之间差异度的新的选择性神经网络集成方法DWSEN。UCI数据测试表明,与流行的集成方法Bagging和Boosting比较,本方法有着更好的泛化能力和稳定性。将DWSEN应用于精对苯二甲酸(PTA)溶剂系统脱水塔装置的建模过程,结果显示,利用该方法训练得到的集成模型具有更好的泛化性能,能够较好地模拟生产运行过程。
基于物元的流程报警系统重构算法及应用
顾祥柏,群雄
控制与决策 , 2005,
Abstract: 根据流程工业的特点,提出了流程工业系统的物元表示方法.结合流程报警系统的特点,提出了面向时序数据的关联函数的计算方法和基于可拓学的系统重构方法.采用关联函数对重构系统进行聚类处理,建立了面向流程工业应用的实用系统重构算法.通过在乙烯裂解炉报警系统中的应用,验证了该算法的有效性.
基于多元时滞序列驱动的复杂过程故障预测方法应用研究
徐圆,刘莹,群雄
化工学报 , 2013, DOI: 10.3969/j.issn.0438-1157.2013.12.003
Abstract: 复杂过程故障预测是保证过程安全可靠运行的关键,而复杂系统的工作状态往往由多元时滞序列决定,该序列含有变量间的时滞信息及相关关系,具有一定的信息完备性。因此文章提出一种基于多元时滞序列驱动的复杂过程故障预测方法,该方法首先构建复杂系统的时滞符号有向图(TD-SDG)进而得到多元时滞序列,然后针对复杂系统变量多、关系复杂的问题,提出一种独立成分分析(ICA)和ELM神经网络集成的方法,此方法可快速获取多元时滞序列的独立成分从而建立监控统计量,最终达到故障预测的目的。通过在TennesseeEastman(TE)过程上的仿真实验验证,表明所提方法能够至少提前15min预测到故障,方便工作人员及时有效地采取措施。
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