朱鹏飞
- 作品数:12 被引量:39H指数:4
- 供职机构:浙江工业大学更多>>
- 发文基金:浙江省自然科学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化学工程更多>>
- 一种针对游泳馆场景下的多目标跟踪方法
- 本发明公开了一种针对游泳馆场景下的多目标跟踪方法,构建的目标检测网络模型,所述目标检测网络模型包括基础目标检测模块和匹配模块,采用训练好的目标检测网络模型对游泳馆内摄像头采集的视频图像序列进行目标检测和匹配,获得配对的人...
- 王晓航朱鹏飞郭东岩张剑华
- 一种融合目标重识别的孪生网络结构目标跟踪方法
- 本发明公开了一种融合目标重识别的孪生网络结构目标跟踪方法,训练目标跟踪网络模型,所述目标跟踪网络模型包括分类回归分支和目标重识别分支,所述分类回归分支包括全卷积孪生网络模块和分类回归模块,所述全卷积孪生网络模块的骨干网络...
- 毛姣莉崔滢郑河荣郭东岩朱鹏飞王晓航
- KPCA-bagging集成神经网络软测量建模方法被引量:12
- 2015年
- 许多化工过程具有机理复杂和强非线性等特点,为了克服常规建模方法存在的不足和提高软测量模型的预测精度,提出一种用于化工过程软测量的核主元分析(KPCA)-bagging集成神经网络建模方法.首先利用KPCA对软测量模型的输入数据进行降维处理,提取非线性主元并作为模型输入;然后采用bagging集成学习算法得到若干样本子集,通过训练各子集建立多个BP神经网络子模型,采用网格搜索法优化确定各子模型隐含层单元个数与集成模型规模;最后采用岭回归方法实现子模型输出融合,建立KPCA-bagging集成神经网络软测量模型.聚丙烯熔融指数软测量仿真结果表明,采用上述建模方法建立的软测量模型具有较好的预测性能.
- 夏陆岳王海宁朱鹏飞潘海天
- 关键词:核主元分析软测量
- 氯乙烯聚合过程建模与质量控制方法研究
- 聚合过程普遍存在反应机理复杂、过程非线性强的特点,导致聚合过程在线监控、过程优化和质量控制等研究具有一定的挑战性。本文以氯乙烯悬浮聚合过程为研究对象,开展了过程参数与质量指标的软测量建模、复合引发体系优化和质量指标优化控...
- 朱鹏飞
- 关键词:氯乙烯模型构建
- 文献传递
- 一种基于记忆网络的图像异常检测方法
- 本发明公开了一种基于记忆网络的图像异常检测方法,采用正常图像训练数据集训练所构建的图像异常检测网络模型,所述图像异常检测网络模型包括第一编码器、记忆网络和至少两个解码器。在训练后,通过知识蒸馏提取基于第一编码器的轻量化第...
- 朱鹏飞王晓航郭东岩
- 基于KPCA-bagging集成神经网络的混合半参数建模方法
- 由于化工过程的复杂性和强非线性,为了解决机理模型的误差补偿问题和提高软测量模型的预测精度,提出了一种基于核主元分析(KPCA)—bagging集成神经网络的混合半参数建模方法。利用KPCA对模型的输入数据进行降维,提取非...
- 夏陆岳王海宁朱鹏飞周猛飞潘海天
- 关键词:半参数模型核主元分析神经网络
- 文献传递
- 基于自编码器的工业图像异常检测方法研究与应用
- 工业图像异常检测作为计算机视觉领域的一个重要研究内容,尤其是在计算机视觉领域中的工业产品外观质量控制方面蕴含巨大的实际应用价值。然而,由于异常数据的不确定性和异常类型的多样性,使得难以直接通过学习异常样本的方法来进行异常...
- 朱鹏飞
- 关键词:工业图像异常检测
- 基于改进Kalman滤波算法的多模型融合建模方法被引量:7
- 2015年
- 针对聚合物生产过程重要质量控制指标或状态变量的软测量问题,提出了一种基于改进Kalman滤波算法的多模型融合建模方法。将混合核函数主元分析(K2PCA)与人工神经网络(ANN)相结合,建立一种基于K2PCA-ANN的数据驱动模型;利用改进Kalman滤波算法实现K2PCA-ANN模型与机理模型融合,构建一种并联结构的混合模型;协调二次滤波(线性滑动平滑)和方差更新对混合模型进行优化处理,使混合模型的估计性能尽可能地达到最优,使混合模型的预测稳定性得到有效改善。将该多模型融合建模方法应用于氯乙烯聚合过程聚合速率软测量中,应用研究结果表明:与单一的机理模型或K2PCA-ANN数据驱动模型的预测性能相比,该建模方法建立的聚合速率模型具有更佳的预测性能。该建模方法的运用为进一步开展聚合物生产过程优化与控制等研究提供基础条件。
- 朱鹏飞夏陆岳潘海天
- 关键词:主元分析
- 基于混合建模技术的聚氯乙烯粒径分布预测被引量:2
- 2014年
- 针对聚氯乙烯粒径分布在线软测量问题,提出了一种基于机理分析和神经网络的混合建模方法,并将该建模方法应用于聚氯乙烯粒径分布建模研究中。混合模型由机理模型和误差补偿模型所组成。通过机理分析建立氯乙烯悬浮聚合过程的单体液滴群体平衡(Population Balance Equation,简称PBE)模型,由于聚氯乙烯成粒过程的复杂性和强非线性,单纯的机理模型预测与实际分析值相比仍存在一定偏差,因此利用人工神经网络建模方法建立了基于BP神经网络的单体液滴群体平衡模型修正模型,对单体液滴群体平衡模型的输出进行修正,由此建立起聚氯乙烯粒径分布混合模型。由于混合模型既能按照液滴分散与聚并机理对聚氯乙烯颗粒的成长过程进行描述,同时又充分利用了生产现场数据对模型误差进行修正,应用到聚氯乙烯生产过程的测试结果表明,与单纯机理模型相比,聚氯乙烯粒径分布混合模型具有更佳的预测效果。
- 朱鹏飞夏陆岳周猛飞潘海天
- 关键词:聚氯乙烯粒径分布神经网络
- 基于软测量技术的间歇聚合过程质量控制被引量:6
- 2015年
- 针对间歇聚合过程质量指标的控制问题,提出了一种基于软测量技术的质量控制方法。将混合核函数偏最小二乘法(K2PLS)与人工神经网络(ANN)相结合,构建一种软测量模型,用于预测工艺变量与质量指标之间的定量关系;利用软测量技术和非线性规划方法,求解得到符合质量指标约束的最佳操作变量;根据离线质量指标分析值,利用间歇过程批次间重复的相似性特性,提出了一种偏差修正策略,用于调整操作变量和指导批次间的生产操作。将上述方法应用于氯乙烯聚合过程的质量指标控制研究中,结果表明:基于K2PLS-ANN的软测量模型具有优秀的预测性能,提出的质量优化控制策略,实现了聚氯乙烯质量指标的平稳控制,有助于降低生产消耗,可用于指导实际生产过程。
- 朱鹏飞夏陆岳潘海天
- 关键词:混合核函数