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题名基于最小二乘支持向量机的绝缘子等值附盐密度预测
被引量：37
- 1
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作者
焦尚彬
刘丁
郑岗
张青
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机构
西安理工大学信息与控制工程研究中心
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出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2006年第2期149-153,共5页
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基金
陕西省教育厅重大产业化项目(04JC13)
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文摘
等值附盐密度是确定污秽等级和绘制电网污区分布图的主要依据,而绝缘子污秽在线监测系统主要监测绝缘子表面泄漏电流和环境参数。研究表明,泄漏电流除了和绝缘子表面的污秽状况有关外,还受温度、湿度等环境因素的影响,并且和各因素之间存在着复杂的非线性关系。文中在实验室模拟试验和现场实测数据基础上,利用最小二乘支持向量机,建立了以泄漏电流有效值、泄漏电流脉冲峰值、泄漏电流脉冲频度、环境湿度、温度等五个变量作为输入参数,等值附盐密度作为输出参数的智能预测模型。并通过部分实验数据验证了该方法的可行性。
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关键词
绝缘子
等值附盐密度预测
最小二乘支持向量机
泄漏电流
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Keywords
Insulator
ESDD forecasting
least squaressupport vector machine（ls-svm）
Leakage current （LC）
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分类号
TM852
[电气工程—高电压与绝缘技术]
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题名基于潜在特征选择性集成建模的二噁英排放浓度软测量
被引量：5
- 2
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作者
汤健
乔俊飞
郭子豪
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机构
北京工业大学信息学部
计算智能与智能系统北京市重点实验室
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出处
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期223-238,共16页
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基金
国家自然科学基金(62073006,62021003)
北京市自然科学基金(4212032,4192009)
+1 种基金
科学技术部国家重点研发计划(2018YFC1900800-5)
矿冶过程自动控制技术国家(北京市)重点实验室(BGRIMM-KZSKL-2020-02)资助。
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文摘
二噁英(Dioxin,DXN)是导致城市固废焚烧(Municipal solid waste incineration, MSWI)建厂存在"邻避现象"的主要原因之一.工业现场多采用离线化验手段检测DXN浓度,难以满足污染物减排控制的需求.针对上述问题,本文提出了基于潜在特征选择性集成(Selective ensemble, SEN)建模的DXN排放浓度软测量方法.首先,采用主元分析(Principal component analysis, PCA)分别提取依据工艺阶段子系统及全流程系统过程变量的潜在特征,并依据预设贡献率阈值进行特征初选;接着,采用互信息(Mutual information, MI)度量初选特征与DXN间的相关性,并自适应确定再选的上下限及阈值;最后,采用具有超参数自适应选择机制的最小二乘-支持向量机(Least squares—support vector machine,LS-SVM)算法建立多源特征的候选子模型,基于分支定界(Branch and bound, BB)优化和预测误差信息熵加权算法进行集成子模型的优化选择和加权组合,进而得到软测量模型.基于某MSWI焚烧厂DXN检测数据仿真验证了所提方法的有效性.
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关键词
城市固废焚烧
二噁英
多源潜在特征
最小二乘-支持向量机
选择性集成建模
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Keywords
Municipal solid waste incineration(MSWI)
dioxin(DXN)
multi-source latent feature
least squaressupport vector machine(ls-svm)
selective ensemble(SEN)modeling
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分类号
X705
[环境科学与工程—环境工程]
X831
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题名掺烧煤泥循环流化床机组经济性优化运行研究
被引量：4
- 3
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作者
张维
高明明
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机构
新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)
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出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第16期4807-4814,共8页
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基金
国家重点研发计划项目(2016YFB0600205)
中央高校基本科研业务费专项资金项目(2016MS28,2017XS072)~~
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文摘
目前,循环流化床煤泥掺烧技术是低热值燃料高效清洁规模化利用的有效途径。以某300MW掺烧煤泥循环流化床机组历史稳态数据为样本,利用最小二乘支持向量机建立掺烧煤泥循环流化床经济性模型;在稳态下各控制变量安全阈值范围内,利用遗传算法对典型负荷指令下CFB各参数设定值离线寻优以建立专家知识库;将经济实用度引入关联规则衡量标准,得到改进模糊关联规则挖掘（IFARM）算法,利用IFARM在离线EKB中挖掘CFB最优运行状态与机组负荷的关联关系,实现负荷指令下快速指导掺烧煤泥循环流化床机组在线优化控制。
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关键词
循环流化床(CFB)
最小二乘支持向量机
遗传算法
改进模糊关联规则挖掘
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Keywords
circulating fluidized bed （CFB）
least squaressupport vector machine （ls-svm）
genetic algorithm
improved fuzzy association rule mining
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分类号
TK39
[动力工程及工程热物理—热能工程]
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题名LS-SVM与条件随机场结合的生物证据句子抽取
被引量：2
- 4
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作者
张力元
姬东鸿
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机构
武汉大学计算机学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第5期207-212,共6页
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文摘
对于生物证据句子抽取问题,传统特征和贝叶斯分类模型构建的抽取系统效率不高,导致抽取结果的召回率较低。为此,针对单句抽取问题和多句混合抽取问题,分别构建2套系统。利用最小二乘支持向量机模型结合新的特征组合和句子过滤模块构建系统1,解决传统特征涵盖不全面的问题,并在系统1中融入条件随机场模型,融合候选句判别规则建立系统2,解决连续多句合并的问题。实验结果表明,在单句抽取问题上,相比贝叶斯模型的基准系统,系统1召回率和F值分别提高39.7%和12.9%,在多句混合抽取问题上,相比基于正例和无标记样本学习系统,系统2的召回率提高了37.1%。
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关键词
生物证据句子
特征结合
支持向量机
最小二乘支持向量机
条件随机场
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Keywords
biological evidence sentence
feature combination
Support vector machine （svm）
least squaressupport vector machine （ls-svm）
Conditional Random Field （CRF）
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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