|
| - 基于二次退火机制的改进多态蚁群算法
- 作者：杜振鑫[1] 王兆青[2] 王枝楠[2]... 来源期刊：中南大学学报：自然科学版 年卷号：2011,42(10).-3112-3117
- 摘要：利用多态蚁群算法和模拟退火算法的优点提出一种新的融合优化算法。研究结果表明：模拟退火用于优化每轮迭代后的路径,使得信息素释放更好的反映路径的质量;退火思想同时用于信息素更新机制,避免算法早熟、停滞,较差的路径按照退火竞争机制释放信息素;由于每轮迭代最优路径释放信息素最多,对其进行3-opt优化,提高搜索效率。同时,...
-
- 基于中心点法的蓄热室顶部温度补偿
- 作者：刘晓东 刘尚 李刚 来源期刊：燃料与化工 年卷号：2011,42(1).-23-25
- 摘要：辨识焦炉火道温度和蓄热室温度的关系模型,需要对辨识数据进行预处理。针对煤气交换给蓄热室顶部温度带来的周期性影响,提出了基于中心点法的蓄热室顶部温度补偿处理方式,分析了对温度模型辨识数据进行预处理的必要性。采用中心点补偿法对现场数据进行补偿处理,取得了预期的效果。
-
- 新基于中心点法的蓄热室顶部温度补偿
- 作者：刘晓东 刘尚 李刚 来源期刊：燃料与化工 年卷号：2011,42(1).-23-25
- 摘要：辨识焦炉火道温度和蓄热室温度的关系模型,需要对辨识数据进行预处理。针对煤气交换给蓄热室顶部温度带来的周期性影响,提出了基于中心点法的蓄热室顶部温度补偿处理方式,分析了对温度模型辨识数据进行预处理的必要性。采用中心点补偿法对现场数据进行补偿处理,取得了预期的效果。
-
- 一种基于Bagging算法的高斯过程集成建模方法
- 作者：李雅芹 杨慧中 来源期刊：东南大学学报：自然科学版 年卷号：2011,41(B09).-93-96
- 摘要：针对单一高斯过程在化工过程软测量建模中存在估计精度不高的问题，利用Bagging和高斯过程回归算法，提出一种基于Bagging算法的集成高斯过程软测量建模方法．该算法使用Bagging技术从训练样本集中选取若干子训练样本集，利用该若干子集形成多个高斯过程模型，并通过加权组合方式进行集成，得到最终的模型输出．将该方法...
-
- D—S证据理论在多传感器故障诊断中的改进及应用
- 作者：李月[1,2] 徐余法[2] 陈国初[2... 来源期刊：东南大学学报：自然科学版 年卷号：2011,41(B09).-102-106
- 摘要：为了解决在多传感器信息融合处理故障诊断过程中，传统证据理论对含有冲突证据的处理结果与实际相悖的问题，介绍了传统D—S证据理论的基本构架，分析了其在处理含有高冲突的证据融合过程中将高信任度分配给小可能故障源的不足，提出了一种新的基于模糊成员函数和证据平均距离的证据调整方法，该模糊成员函数充分考虑了专家知识对基本概率分...
-
|