尹梁
- 作品数：3 被引量：7H指数：2
- 供职机构：江苏大学电气信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省普通高校研究生科研创新计划项目江苏高校优势学科建设工程项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术生物学更多>>
- 基于多模型的发酵过程高斯过程回归软测量建模研究（英文）被引量：2
- 2016年
- 软测量仪表在实际应用中往往存在预测精度低、缺乏预测精度信息等问题。基于多模型方法的软测量仪表通过子模型来描述局部变化,可以有效提高软测量仪表预测精度。在本研究中,高斯过程回归(GPR)模型因其预测方差能够反映预测精度信息特性,被用于构建局部子模型。同时,基于不确定性推理方法,本文提出了基于高斯过程回归预测方差的多模型融合策略。最后,将所提方法应用于工业红霉素发酵过程数据。结果表明,与其他高斯过程回归方法相比较,所提出方法预测精度更高,95%置信区间范围更小。
- 梅从立尹梁杨铭廖志凌刘国海
- 关键词：软测量仪表发酵
- siPLS-LASSO的近红外特征波长选择及其应用被引量：5
- 2018年
- 近红外技术广泛应用于食品、药品等生产过程和产品质量检测,具有样品无需预处理、成本低、无破坏性、测定速度快等优点。但是,全光谱数据维数高、冗余信息多,直接应用于建模会导致模型复杂性高、稳定性差等问题。siPLS是最常见的光谱数据降维方法,但是难以处理光谱数据的共线性问题。LASSO是一种相对新的数据降维方法,但在小样本应用中具有不稳定性。针对siPLS和LASSO在近红外光谱数据应用中存在的问题,提出了基于siPLS-LASSO的近红外特征波长选择方法,并将其应用于秸秆饲料蛋白固态发酵过程pH值监测。该方法首先采用siPLS算法,实现对光谱波长最佳联合子区间的优选;然后,对优选联合子区间使用LASSO算法进行特征波长选择,在此基础上建立PLS校正模型。同时,将siPLS-LASSO方法与其他传统特征波长选择方法进行了对比。结果表明:建立在siPLS-LASSO方法优选33个特征波长基础上的PLS模型预测结果更好,其预测方差(RMSEP)和相关系数(Rp)分别为0.071 1和0.980 8;所提siPLSLASSO方法有效选取了特征波长,提高了模型预测性能。
- 梅从立梅从立尹梁尹梁江辉陈旭丁煜函
- 关键词：近红外光谱
- 基于仿射传播聚类的自适应数据空间划分及发酵过程高斯混合回归软测量模型建模（英文）
- 2017年
- 由于发酵过程存在多相和多模态特性,不满足高斯分布假设,使得传统软测量模型预测精度较低。基于高斯混合回归(GMR)的软测量模型能够很好的解决这个问题。然而,在确定混合高斯元数目上存在难度并且尚未得到解决。在本研究中,仿射传播聚类算法(AP)及其改进方法—自适应仿射传播聚类算法(ad AP)因其具有对数据空间进行自动划分的能力,被首次应用到基于高斯混合回归软测量建模数据预处理中。通过青霉素发酵过程仿真实验表明,仿射传播聚类方法和自适应仿射传播聚类方法都适用于高斯混合回归建模,但是后者对应软测量模型预测效果更好。
- 梅从立张海洋丁煜函江辉尹梁刘国海
- 关键词：青霉素发酵过程软测量仿射传播聚类
