您的位置: 专家智库 > >

曹侠

作品数:2 被引量:4H指数:1
供职机构:沈阳工业大学更多>>
发文基金:辽宁省教育厅基金资助项目博士科研启动基金国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术动力工程及工程热物理更多>>

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 1篇动力工程及工...
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇双进双出
  • 2篇双进双出磨煤...
  • 2篇磨煤机
  • 1篇遗忘因子
  • 1篇梯度下降
  • 1篇梯度下降算法
  • 1篇群算法
  • 1篇子群
  • 1篇粒子群
  • 1篇粒子群算法
  • 1篇免疫聚类
  • 1篇径向基
  • 1篇径向基神经
  • 1篇径向基神经网...
  • 1篇聚类
  • 1篇混合模型
  • 1篇基于神经网络
  • 1篇粗糙集

机构

  • 2篇沈阳工业大学
  • 1篇北方重工集团...

作者

  • 2篇曹侠
  • 1篇崔宝侠
  • 1篇段勇
  • 1篇颜世康
  • 1篇曲星宇

传媒

  • 1篇沈阳工业大学...

年份

  • 1篇2011
  • 1篇2010
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于神经网络的双进双出磨煤机混合模型研究
火电厂中最重要的部分是由制粉系统组成的,而磨煤机作为火电厂的制粉系统其运行的安全性、可靠性和经济性直接影响到锅炉以及整个火电厂机组的安全性、可靠性和经济性。随着发电厂对节能减排的要求不断提高,双进双出磨煤机具有能耗低、生...
曹侠
关键词:双进双出磨煤机混合模型神经网络免疫聚类粒子群算法
文献传递
基于多信息融合的双进双出磨煤机料位检测被引量:3
2010年
针对双进双出磨煤机料位检测难题,提出了一种基于多信息数据融合的双进双出磨煤机料位检测方法.该方法将粗糙集(RST)和径向基(RBF)神经网络相结合,利用粗糙集数据简约和规则抽取特性,有效地去除大量冗余数据.利用RBF神经网络函数逼近能力更强和收敛速度更快等优点,引入带遗忘因子的梯度下降算法来整定RBF神经网络参数,简化了神经网络结构,提高了神经网络的学习效率,同时拥有自学习和容错能力,从而有效地保证了数据融合的快速收敛性和稳定性.实验结果表明,在料位检测过程中,将两种智能算法相结合所构成的融合系统,能使双进双出磨煤机准确地完成复杂环境的料位检测任务.
崔宝侠曲星宇段勇颜世康曹侠
关键词:双进双出磨煤机粗糙集径向基神经网络遗忘因子梯度下降算法
共1页<1>
聚类工具0