国家高技术研究发展计划(2006AA04Z181)
- 作品数：17 被引量：125H指数：5
- 相关作者：阳春华桂卫华钱晓山李勇刚徐丽莎更多>>
- 相关机构：中南大学宜春学院中南林业科技大学涉外学院更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术冶金工程化学工程经济管理更多>>
- 基于多尺度小波的纹理分析(英文)被引量：3
- 2015年
- 纹理分析对于旋转来说是非常敏感的。提出一种称为旋转不变的轮廓波傅立叶变换方法,通过提取子集香农熵来实现纹理分析的旋转不变性,对每个子集香农熵进行离散傅得到旋转不变的特征矢量,再利用DFT幅度谱的对称性进一步降低唯数。采用欧几里德距离和支持向量机进行纹理图像分类,1 500组纹理图像的实验结果表明,轮廓波变换是用来代表纹理方向和和旋转不变纹理特征的有效工具,并且在实现准确的分类同时其计算复杂度大大降低。
- 廖宁徐丽莎钱晓山
- 关键词：多尺度小波离散傅立叶变换信息熵支持向量机纹理分类
- Powell-DE算法在软测量参数预估中的应用
- 2013年
- 提出一种新的全局集成优化算法(Powell-DE算法).该算法在差分进化算法中引入具有强局部搜索能力的Powell算法,克服了DE算法收敛慢且易陷入局部最优等缺陷,几个典型测试函数的仿真实验和比较,验证了新算法的有效性,体现了新算法的优越性;然后,Powell-DE算法被用于基于LSSVM模型的蒸发过程出料溶液NK的浓度的软测量中,并与其它2种方法的比较,现场工业数据验证表明新模型体现出了更好的跟踪性能且精确度高,能够完全应用于出料溶液NK的浓度的在线预测.
- 钱晓山阳春华徐丽莎
- 关键词：软测量蒸发过程最小二乘支持向量机
- 基于变异CPSO算法的LSSVM蒸发过程软测量被引量：4
- 2010年
- 在分析混沌粒子群优化算法(CPSO)和最小二乘支持向量机(SVM)理论基础上,以某氧化铝厂蒸发过程为对象,采用带有末位淘汰机制的混沌粒子群优化算法优化支持向量机的参数,建立了基于变异CPSO算法的LS-SVM的氧化铝蒸发过程软测量模型,并与PSO-LSSVM、LSSVM模型比较,研究表明,ICPSO-LSSVM模型预测准确,泛化性能好,且该模型预测结果中相对误差小于5%的样本达到92.5%,最大相对误差仅为8.1%,均方差MSE为0.05153,模型具有较高的精度,其现场实施结果表明基本可以实现出口浓度的实时在线预估。
- 阳春华钱晓山
- 关键词：最小二乘支持向量机蒸发过程软测量
- 基于计算机视觉的浮选泡沫颜色及尺寸测量方法被引量：40
- 2009年
- 矿物浮选过程中,为了使浮选过程处于最优运行状态,获得量化的泡沫颜色与尺寸参数就至关重要。提出了一种基于计算机视觉的浮选泡沫颜色及尺寸测量方法,通过高性能彩色CCD摄像机获取泡沫图像,在此基础上采用相对红色分量测量泡沫颜色,并提出采用面积重构改进变换为分水岭变换提供标识,从而完成泡沫图像分割,对分割后的气泡区域进行象素标定得到气泡实际尺寸。工业运行数据分析结果表明,该方法能有效地测量浮选泡沫颜色及尺寸。
- 阳春华周开军牟学民桂卫华
- 关键词：浮选
- 改进基因表达式编程在股票中的研究与应用被引量：5
- 2010年
- 介绍了基因表达式编程方法的基本原理,针对股票指数分析与预测问题,在经典的GEP算法基础上,提出了一种基于动态变异算子的改进的GEP算法——IGEP(improved GEP)算法.动态变异算子随着进化代数和染色体所含基因数目不同而变化,从而加快了GEP的收敛速度和精确度.还对算法进行了复杂度和收敛性分析.最后设计了一种基于IGEP的股票指数分析与预测算法,数值实验结果表明该算法优越于经典GEP算法,非常有效且具有较广泛的通用性.
- 钱晓山阳春华
- 关键词：基因表达式编程收敛性分析股票指数预测
- 基于聚类的多模型蒸发过程软测量建模被引量：4
- 2015年
- 基于多模型方法具有更强的鲁棒性和精度的思想,结合多效蒸发过程强耦合和高度非线性特征,提出来一种基于差分进化的模糊核聚类的多最小二乘支持向量机的软测量建模方法。该方法依据运用DE-KFCM(差分进化核模糊聚类)对不同工况下的数据样本进行聚类,得到的子集分别用LSSVM(最小二乘支持向量机)构建模型不同工况使用模糊核聚类算法对输入数据进行聚类划分,针对每个聚类子集用最小二乘支持向量机方法建立子模型,通过加权得到系统输出。以氧化铝蒸发过程为例,对出口料液浓度的进行软测量建模,获得了较好的实验结果。
- 彭琛钱晓山
- 关键词：差分进化算法最小二乘支持向量机蒸发过程模糊核聚类
- 锌电解过程流量专家控制被引量：2
- 2009年
- 锌电解过程中,在不同电流密度条件下合理控制电解液的酸锌比能有效地降低能耗。为适应电力部门分时计价政策,国内某锌冶炼企业采用分时供电技术,导致生产过程中电流密度变化频繁且波动范围大,电解液酸锌比控制难度大。基于锌电解过程工艺特点和长期积累的专家经验对电解液酸锌比进行控制。实际运行结果表明:电流密度稳定时,专家系统能够控制酸锌比在目标范围内且波动小;电流密度切换后,专家系统能够快速平稳地控制酸锌比到目标范围内;降低了生产过程中的能耗。
- 陶顺红桂卫华阳春华李勇刚
- 基于泡沫特征与LS-SVM的浮选回收率预测被引量：27
- 2009年
- 针对矿物浮选过程中回收率难以在线检测的问题,提出了一种回收率预测方法。采用最小二乘支持向量机构造预测模型,以图像特征作为模型输入,通过交叉验证实现模型参数优化。为提取泡沫特征,通过计算图像相对红色分量提取颜色特征,结合聚类与分水岭方法分割泡沫图像并提取尺寸特征,利用像素分析方法提取承载量特征,采用图像对的相关性分析方法提取泡沫速度、破碎率等动态特征,并对泡沫特征与回收率进行了相关性分析。实验结果表明,该方法能有效预测回收率。
- 周开军阳春华牟学民桂卫华
- 关键词：矿物浮选泡沫图像特征提取最小二乘支持向量机
- 一种弹性粒子群优化算法被引量：22
- 2008年
- 当某个粒子与最优粒子很接近时,其飞行速度将趋于零,这是粒子群优化算法容易陷入局部极小的主要原因.为此,提出一种弹性粒子群优化算法.算法中,粒子速度不依赖其与最优粒子之间距离的大小,而仅依赖于其方向信息,并采用一种自适应策略弹性地修正粒子速度的幅值.将弹性粒子群优化算法应用于几种典型测试函数的优化,数值仿真结果表明,弹性粒子群优化算法能有效地找出全局最优点.
- 李勇刚桂卫华阳春华陈志盛
- 关键词：粒子群优化算法
- 基于变异CPSO算法的LSSVM出水COD的软测量研究被引量：2
- 2012年
- 在分析混沌粒子群优化算法(CPSO)和最小二乘支持向量机(SVM)理论基础上,以某污水处理厂的氧化沟系统为对象,采用带有末位淘汰机制的混沌粒子群优化算法优化支持向量机的参数,建立了基于变异CPSO算法的LS-SVM的氧化沟出水水质COD软测量模型,并与PSO-LSSVM,LSSVM模型比较,研究表明,ICPSO-LSSVM模型预测准确,泛化性能好,且该模型预测结果中相对误差小于10%的样本达到90%,最大相对误差仅为12.5%,均方差MSE为0.0106,模型具有较高的精度,基本可以实现出水COD浓度的在线预估。
- 徐丽莎钱晓山
- 关键词：最小二乘支持向量机污水处理化学耗氧量软测量
