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基于PCA的多神经网络软测量模型及其在工业中的应用 被引量：9
1
作者 李勇刚 桂卫华 胡燕瑜 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2004年第10期1781-1784,共4页
在复杂工业生产中 ,影响生产的因素非常多 ,使得用于软测量的神经网络模型极其复杂 .针对这个问题 ,利用主元分析法 (PCA)将影响因素重组 ,在此基础上 ,提出了一种多神经网络 (PCA- MNN)模型 .介绍了 PCA- MNN的结构及学习算法 ,并将其... 在复杂工业生产中 ,影响生产的因素非常多 ,使得用于软测量的神经网络模型极其复杂 .针对这个问题 ,利用主元分析法 (PCA)将影响因素重组 ,在此基础上 ,提出了一种多神经网络 (PCA- MNN)模型 .介绍了 PCA- MNN的结构及学习算法 ,并将其应用于氧化铝高压溶出过程中苛性比值及溶出率的软测量 ,利用现场实际运行数据进行仿真 ,结果表明 PCA- 展开更多
关键词 主元分析 多神经网络 软测量 苛性比值 溶出率
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基于因素分析的复合神经网络及其在软测量中的应用 被引量：10
2
作者 李勇刚 桂卫华 陈峰 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2004年第2期141-144,150,共5页
针对工业生产中 ,众多因素对生产影响程度不同的特点 ,提出了一种基于因素分析的复合神经网络 (FA MNN)模型 .介绍了FA MNN模型的结构 ,改进了神经网络的学习算法 ,并将其应用于氧化铝高压溶出过程中苛性比值及溶出率的软测量 ,利用现... 针对工业生产中 ,众多因素对生产影响程度不同的特点 ,提出了一种基于因素分析的复合神经网络 (FA MNN)模型 .介绍了FA MNN模型的结构 ,改进了神经网络的学习算法 ,并将其应用于氧化铝高压溶出过程中苛性比值及溶出率的软测量 ,利用现场实际运行数据进行仿真 ,结果表明FA 展开更多
关键词 工业控制 软测量 因素分析 复合神经网络 数学模型 学习算法
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一种改进的RPCL聚类算法及其在软测量中的应用 被引量：2
3
作者 李勇刚 桂卫华 阳春华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第31期30-32,200,共4页
传统RPCL聚类算法是在随机选取样本的前提下修正权矢量的,没有考虑样本集的空间分布情况。为此,该文提出了一种改进的RPCL聚类算法。该算法引入样本区域密度的概念,根据密度大小按不同的概率选取样本,以修正权矢量。利用文犤1犦中的算... 传统RPCL聚类算法是在随机选取样本的前提下修正权矢量的,没有考虑样本集的空间分布情况。为此,该文提出了一种改进的RPCL聚类算法。该算法引入样本区域密度的概念,根据密度大小按不同的概率选取样本,以修正权矢量。利用文犤1犦中的算例证明了新算法比传统RPCL算法具有更好的聚类速度和精度。最后将算法用于基于RBF神经网络的氧化铝高压溶出过程中溶出率的软测量,仿真结果表明改进的RPCL算法能很好地实现数据样本的聚类,从而提高软测量模型的泛化能力。 展开更多
关键词 RPCL算法 样本区域密度 RBF神经网络 溶出率 软测量
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基于PCA-WLSSVM的氧化铝苛性比值和溶出率预测模型 被引量：3
4
作者 张艳存 喻寿益 +1 位作者 桂卫华 李勇刚 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2008年第5期571-575,共5页
针对氧化铝生产过程中无法在线测量苛性比值和溶出率的问题,建立了一种基于PCA-WLSSVM的预测模型.利用主元分析(PCA)消除样本共线性,降低样本维数.根据样本映射点到最小包含超球球心的距离确定样本的权值,以优化最小二乘支持向量机(LS-S... 针对氧化铝生产过程中无法在线测量苛性比值和溶出率的问题,建立了一种基于PCA-WLSSVM的预测模型.利用主元分析(PCA)消除样本共线性,降低样本维数.根据样本映射点到最小包含超球球心的距离确定样本的权值,以优化最小二乘支持向量机(LS-SVM)的参数,并提高加权LS-SVM的松散性和鲁棒性.仿真结果表明,此模型能有效地在线预测苛性比值及溶出率. 展开更多
关键词 主元分析 最小二乘支持向量机 权值 苛性比值 溶出率
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