重庆市自然科学基金(CSTC2007BB2406)
- 作品数：7 被引量：19H指数：3
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- 非线性量化小脑模型神经网络在溶出循环母液配比模型中的应用被引量：1
- 2010年
- 采用自适应算法对小脑模型神经网络的概念映射进行设计,提出了非线性量化小脑模型神经网络算法,提高小脑模型神经网络的计算速度和精度以满足复杂动态环境下的非线性实时控制的需要.提出了基于非线性量化小脑模型神经网络的溶出预脱硅系统时间序列预测模型,用于准确实时地预测循环母液加入量,在此基础上进行循环母液投放措施优化.试验说明了该模型在对化工软计算的预测精度和快速性上具有明显的优越性,本模型已应用于某氧化铝厂工艺优化系统中,动态调节循环母液投放量以节省原料.
- 王华秋廖晓峰
- 关键词：小脑模型神经网络
- 一种多种群广义遗传CMAC的软测量模型
- 2011年
- 对CMAC的惯性系数和学习率进行了优化,提出了基于广义遗传优化的小脑模型神经网络(CMAC)算法,提高CMAC的计算速度和精度以满足复杂动态环境下的非线性实时控制的需要。结合溶出预脱硅系统工艺优化的需求,提出了基于广义遗传优化的CMAC的溶出赤泥A/S比系统软模型,用于准确实时地预测溶出赤泥A/S比。试验说明了该模型在对化工软计算的预测精度和快速性上具有明显的优越性,在某氧化铝厂工艺优化系统中的应用,提高了溶出的生产效率和指标。
- 王华秋姜群
- 关键词：软测量模型小脑模型神经网络
- 自反馈RBF网络在高炉热状态模型预测中的应用被引量：3
- 2008年
- 在RBF神经网络的输入上加入了自反馈的神经元,提出了自反馈RBF神经网络,使网络对过去时态的数据具有了记忆能力,对该网络进行了稳定性分析后,采用层叠的自反馈神经元以增加网络的动态处理能力,并设计了自反馈RBF的在线训练算法,通过对混沌时序数据的仿真实验证明该算法的有效性。在此研究基础上,建立了高炉的热状态预测控制模型,预报铁水中硅的含量以达到判断高炉热状态的目的,实验表明该模型提高了高炉热状态的预报精度。
- 王华秋廖晓峰邹航董世都
- 关键词：径向基网络自反馈时态数据预测控制
- 一种并行自适应微粒群聚类算法
- 2008年
- 大规模的数据挖掘如聚类问题迫切需要大量计算,提出了自适应微粒群优化的并行聚类算法。通过从多种群并行地开始搜索,基于群体搜索技术的微粒群优化算法减少了初始条件的影响,采用任务并行和部分异步通信策略,降低计算时间。结合并行微粒群算法的自适应参数动态优化特性,克服群体逐渐失去迁移性而停止进化的问题,保持群体多样性从而了避免种群退化。仿真实验证明,该算法在并行机群上运行时,加快了聚类算法的计算速度,提高了聚类质量。
- 王华秋廖晓峰冯晋
- 关键词：并行聚类异步通信
- 基于鲁棒最小二乘支持向量机的电机振动故障诊断被引量：11
- 2007年
- 对时序数据建模与辨识技术进行了分析,提出了使用鲁棒最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法建立自回归移动平均(ARMA)时序预测模型。该模型是在LS-SVM的约束条件中考虑了鲁棒特性和时序模型参数,使之在求解的过程中对孤立点与噪声不敏感,并且能准确地辨识时序模型参数。考虑到电机振动故障诊断的输入输出数据集间存在着复杂非线性时序上的关系,通过用基于鲁棒LS-SVM的ARMA模型预报电机的振动值,从而预测电机振动故障。实验表明该模型在对非线性时间序列预测精度和稳定性上具有明显的优越性,为确保电机正常运行创造了良好条件。
- 王华秋刘全利王越廖晓峰
- 关键词：鲁棒最小二乘支持向量机电机振动
- 叠层递归径向基网络在客户流失分析中的应用被引量：1
- 2008年
- 将叠层递归径向基(RBF)网络应用于客户流失研究,给出了客户流失研究中涉及的主要问题的解决方案,包括客户描述、属性规约、流失原因分析以及流失预测与控制策略等,解决了流失预测模型的建立问题,并采用单元叠层输入技术实现了神经网络的动态存储,这使网络具有了动态地处理数据的能力,提出自适应距离优化核函数的中心半径参数,对混沌时序数据的仿真实验证明算法的有效性。最后利用训练后的模型对每个客户的流失可能性进行预测以及生成可能流失的客户列表,通过对实际案例的应用,对模型的有效性和可操作性进行了验证,证明其具有实际意义。
- 王华秋邹航阎河
- 关键词：叠层客户流失
- 微粒群并行聚类在客户细分中的应用被引量：3
- 2008年
- 提出了基于自适应微粒群优化的并行聚类算法,采用了任务分布方案和部分异步并行通信,降低了计算时间。这种并行自适应微粒群算法结合了并行微粒群算法的快速寻优能力和自适应参数动态优化特性,保持了群体多样性从而避免了种群退化。最后将该算法应用于电信客户细分中。实验证明,该算法在并行机群上具有了较好的准确性、加速性和可扩展性。
- 王华秋廖晓峰
- 关键词：并行聚类自适应微粒群优化电信客户细分
