江苏省高技术研究计划项目(BG20060010)
- 作品数：11 被引量：26H指数：3
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- 相关机构：江南大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省高技术研究计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术一般工业技术更多>>
- 基于SVC-KNN的多模型软测量建模
- 根据多模型可以改善模型估计精度,提高泛化性的思想,通过一种基于支持向量分类机和K近邻算法的混合分类器实现样本数据的分类,并对不同类别的数据分别建立支持向量机回归子模型,建立软测量多模型。同时,针对工业现场采集的数据包含大...
- 陈定三杨慧中
- 关键词：核主元分析支持向量机软测量
- 文献传递
- 局部惩罚加权核偏最小二乘算法及其应用被引量：3
- 2011年
- 为改善软测量模型精度,提出了一种局部惩罚加权核偏最小二乘算法。该方法通过核映射将原始输入映射到高维特征空间实现对非线性问题的线性化处理,并通过偏最小二乘算法进行主成分提取,降低数据维数;对由主成分构成的新数据集,依据局部学习思想构建局部惩罚加权最小二乘回归模型,降低模型对异常数据的敏感度、优化模型参数。鉴于多模型可以改善模型估计精度,提高泛化性,采用C-NN近邻扩张搜索聚类算法对样本集进行聚类,对得到的聚类子簇依据上述算法建立回归子模型,得到多模型软测量系统。将其应用于双酚A生产过程的质量指标软测量建模,仿真结果表明了方法的有效性。
- 杨慧中陈定三
- 关键词：核偏最小二乘软测量
- 基于二次判别分析的多模型建模方法被引量：3
- 2010年
- 针对单一软测量模型难以精确描述复杂非线性的化工生产过程的问题,为提高软测量模型的预测精度,基于多模型建模思想,提出一种基于二次判别分析的支持向量机多模型建模方法。首先依据样本输出空间的值区间把样本集合分为若干子集,并分别对每个子集建立基于支持向量机算法的子模型,多个子模型采用"开关切换"方式连接。对于未知类别的输入数据,依据各子集的先验类别信息,用二次判别分析算法判断其所属类别,并以输入向量所属类别的支持向量机模型的输出作为多模型的最终输出。工业仿真实例表明,该建模方法建立的多支持向量机模型比单一支持向量机模型具有更高的预测精度。
- 杨慧中贾淑矿
- 关键词：二次判别分析支持向量机软测量
- 改进的局部保持投影算法的多模型软测量被引量：3
- 2011年
- 针对化工生产过程中软测量模型估计精度的问题,提出一种基于改进的局部保持投影算法的多模型建模方法。该方法通过有监督自适应权值的局部保持投影算法对输入数据空间进行特征提取,并结合最近邻分类器算法进行输入空间的划分,最后融合支持向量机实现多模型建模。仿真应用结果表明:将改进的局部保持投影算法应用在UCI数据库的Iris数据集的分类中,其分类精度高于基本的局部保持投影算法的分类精度;同时将改进的局部保持投影算法的多模型建模方法应用于双酚A生产的软测量多模型建模中,该方法能够有效的进行输入空间地划分,构建回归模型的数据更加合理,使得模型估计精度得到了提高,并具有更强的泛化能力。
- 梅振益杨慧中
- 关键词：软测量局部保持投影特征提取
- 基于混沌差分进化模糊聚类的多模型建模被引量：3
- 2011年
- 针对模糊C-均值聚类算法存在对初始聚类中心敏感和聚类目标函数容易陷入局部最优的问题,提出了1种基于混沌差分进化模糊C-均值聚类的多模型建模方法。该方法采用混沌差分进化算法对模糊C-均值聚类的目标函数进行全局寻优,能有效的解决上述问题。将该方法应用于双酚A生产过程的质量指标软测量建模,仿真结果表明了该算法的有效性。
- 梅振益杨慧中
- 关键词：模糊C-均值聚类软测量
- 粗糙分类器的多模型软测量建模方法被引量：3
- 2010年
- 根据多模型可以改善模型估计精度,提高泛化性的思想,提出了1种粗糙分类器的多模型软测量建模方法。该方法采用聚类、分类相结合的方式对数据进行分组训练,在一定程度上消除了矛盾样本点可能对模型精度造成的影响。对各组样本利用支持向量回归机建立回归子模型,得到多模型软测量系统。同时,通过向粗糙集引入相似度作为评价样本间相似性的指标,解决了传统粗糙集无法识别训练样本集中未出现过的模式的问题。通过引入概率测度,利用概率公式作为粗糙集分类的决策规则,简化了算法。基于上述理论构造的粗糙分类器,有效地提高了分类器的分类精度,确保了各子模型的估计精度。将该方法应用于双酚A生产过程的质量指标软测量建模,仿真结果表明了该算法的有效性。
- 陈定三杨慧中
- 关键词：粗糙集支持向量机软测量
- 一种基于非线性回归和支持向量机的混合建模方法被引量：1
- 2011年
- 针对采用单一的建模方法存在的局限性,提出了一种基于非线性回归和支持向量机的混合建模方法。该方法将模型分为两部分,一部分由简单的非线性回归模型估计对象的总体变化趋势,另一部分由一个支持向量机组合模型来描述对象的局部变化特性,最后将该组合模型与非线性回归模型叠加,构成混合软测量模型。将该建模方法应用到双酚A反应的催化剂活性软测量建模中,仿真结果表明了该方法的有效性。
- 邓卫卫杨慧中
- 关键词：K-均值聚类支持向量机催化剂活性
- 一种基于改进加权粗糙集的多模型软测量建模方法被引量：2
- 2010年
- 根据多模型可以改善模型估计精度,提高泛化性的思想,提出一种基于改进加权粗糙集的多模型软测量建模方法。加权粗糙集可以有效地处理不平衡数据的分类问题,但是传统的样本权重选择方法缺乏整体考虑,容易引起分类器整体精度的下降。通过向加权粗糙集引入类别权重,得到了一种基于最小风险贝叶斯决策理论的加权粗糙集决策算法,并利用AdaBoostM2算法寻优样本权重及类别权重。通过上述方法构建的最小风险加权粗糙集分类器,有效地提高了分类精度,从而保证了各个子模型的可靠性。
- 陈定三杨慧中
- 关键词：支持向量机软测量
- 基于改进PSO算法的支持向量机参数选择
- 核参数选择是支持向量机研究领域的一个很重要的问题,它直接影响模型的推广能力.考虑到进化算法在求解优化问题上的有效性,提出了以最小化 k-fold 交叉验证误差为目标,改进的 PSO 算法为寻优技巧的 SVM 参数调整方法...
- 郭景华杨慧中
- 关键词：支持向量机参数选择改进粒子群算法
- 文献传递
- 一种基于改进加权粗糙集的多模型软测量建模方法
- 根据多模型可以改善模型估计精度,提高泛化性的思想,提出了一种基于改进加权粗糙集的多模型软测量建模方法。加权粗糙集可以有效的处理不平衡数据的分类问题,但是传统的样本权重选择方法缺乏整体考虑,容易引起分类器整体精度的下降。本...
- 陈定三杨慧中
- 关键词：支持向量机软测量
- 文献传递
