公共文化服务平台

徐圆: 作品数：123 被引量：213H指数：8; 供职机构：北京化工大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金北京市自然科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术化学工程理学环境科学与工程更多>>

合作作者

一种基于偏置加权AdaBoost的故障诊断方法: 本发明公开了一种基于偏置加权AdaBoost的故障诊断方法。首先，考虑到正常工况样本和故障工况样本之间的边界样本在寻找决策函数中起着重要作用，基于欠采样技术构造偏置数据集；然后，基于偏置数据集构建代价敏感的弱分类器，在其...; 徐圆姜雪贺彦林张洋朱群雄程晓倩王梓旭

一种基于压缩感知和DROS‑ELM的非线性过程工业故障预测及识别方法: 本发明提供了一种高性能的非线性过程工业故障预测及识别方法，克服复杂工业系统非线性生产过程缺乏在线故障预测及识别的困难，将压缩感知和人工神经网络应用于工业领域，分别构建基于压缩感知特征提取和动态反馈OS‑ELM神经网络(D...; 徐圆叶亮亮朱群雄耿志强周子茜米川黄兵明刘莹卢玉帅申生奇; 文献传递

一种基于插值算法的虚拟样本生成方法: 本发明公开了一种基于插值算法的虚拟样本生成方法，在样本不平衡和不完全的情况下扩充样本量，提高精对苯二甲酸生产装置软测量建模的精度。本发明利用多维尺度分析算法获得高维原始样本在低维空间的投影，根据插值算法在样本稀疏区域生成...; 朱群雄张晓晗贺彦林徐圆张洋; 文献传递

基于FEEMD-AE与反馈极限学习机组合模型预测研究与应用被引量：4: 2018年; 针对现有工业过程非平稳时间序列中的特征提取及预测问题,提出了基于快速集合经验模态分解(fast ensemble empirical mode decomposition,FEEMD)、近似熵(approximate entropy,AE)和反馈极限学习机(feedback extreme learning machine,FELM)的组合模型。首先,针对复杂非平稳时序数据,采用FEEMD方法将其分解为从高频到低频的相对平稳的本征模态函数分量和余项;其次,为解决经过FEEMD分解出来的分量复杂度问题,运用近似熵(AE)计算分量复杂度并进行特征重构,以降低分量复杂性;然后,基于传统ELM结构,通过引入反馈机制,在输出层与隐含层之间增加反馈层用来记忆隐含层输出数据,并计算数据趋势变化率动态更新反馈层输出,形成反馈极限学习机(FELM),对非线性动态系统的下一时刻输出进行预测;最后,将所提出的组合预测模型通过UCI标准数据集与精对苯二甲酸(PTA)溶剂系统进行建模仿真,仿真结果表明,提出的组合模型预测方法能够得到较高的预测精度,为实际生产操作优化提供了一定的指导。; 徐圆张伟张明卿贺彦林; 关键词：近似熵极限学习机精对苯二甲酸

基于稀疏检测和径向基函数插值的虚拟样本生成方法: 本发明公开了一种基于稀疏检测和径向基函数插值的虚拟样本生成方法，通过在原始样本中加入虚拟样本来提高建立PTA过程预测模型的精度，从而根据预测模型减少醋酸消耗，提高PTA生产过程效益。本发明首先获取数据进行数据预处理，对样...; 朱群雄刘德平贺彦林徐圆张洋; 文献传递

一种基于核函数的模糊过程能力的减压塔在线监测方法: 本发明提出了一种基于核函数的模糊过程能力的减压塔在线监测方法，该方法借助于模糊数学理论，对关键参数变量分别计算基于核函数的模糊过程能力，并利用层次分析融合算法获得减压塔的总体能力过程，进而有效的检测减压塔的工艺状态该方法...; 耿志强彭成龙韩永明朱群雄徐圆; 文献传递

基于集成学习方法的改进FDA流程工业故障诊断方法: 本发明公开了一种基于集成学习方法的改进FDA流程工业故障诊断方法，对数据进行动态化处理后，数据间充分保留了工业流程的时序关联性以及更多有用信息，便于L2范数归一化的FDA方法进行特征提取。本发明提供的技术方案在集成学习方...; 贺彦林赵阳朱群雄徐圆张洋; 文献传递

基于改进PrefixSpan算法的报警泛滥序列数据模式提取方法: 本发明公开了一种基于改进PrefixSpan算法的报警泛滥序列数据模式提取方法，不同于传统PrefixSpan算法，在进行投影数据库建立的时候引入时间信息，将前缀之前一段时间的序列也加入了每条后缀当中，构建拓展投影数据库...; 朱群雄金成彦贺彦林徐圆张洋

基于特征提取ELM的PTA装置醋酸消耗的软测量方法: 本发明公开了一种基于特征提取ELM的PTA装置醋酸消耗的软测量方法，首先获得训练样本数据，对所述训练样本数据进行预处理，根据ELM算法随机设置输入权值、阈值以及初始隐含层节点数，计算获得隐含层输出，对所述隐含层输出进行P...; 贺彦林汪平江朱群雄徐圆张明卿; 文献传递

基于PLS模型与PCA贡献度融合的在线报警分析方法: 本发明公开了一种基于PLS模型与PCA贡献度融合的在线报警分析方法，包括：获取工业数据，根据工业流程对整体系统进行分块处理，根据多关联模块偏最小二乘法分别对子模块进行建模分析，根据主元分析法获得每个子模块对整体系统的实时...; 朱群雄林崇阳骆意徐圆贺彦林; 文献传递