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基于改进KFDA和RW ν-SVM的化工生产系统故障快速诊断
被引量：
3
1
作者
王斌
施祖建
匡蕾
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第8期84-89,共6页
为提高复杂化工生产系统在线故障诊断的效率和准确率,将改进核费舍尔主元分析法(KFDA)和鲁棒损失小波ν-支持向量机法(RWν-SVM)结合。首先,利用近邻边界法对KFDA进行监督降维,快速辨识和提取化工过程影响因素的核主元。然后,将核主元...
为提高复杂化工生产系统在线故障诊断的效率和准确率,将改进核费舍尔主元分析法(KFDA)和鲁棒损失小波ν-支持向量机法(RWν-SVM)结合。首先,利用近邻边界法对KFDA进行监督降维,快速辨识和提取化工过程影响因素的核主元。然后,将核主元作为诊断和分类RWν-SVM的输入参数,并优化回归决策函数表达式,使诊断过程更加快速,分类更加准确。最后,设计一个基于改进KFDA和RWν-SVM算法,并以经典的田纳西-伊士曼化工过程(TEP)为实例进行计算。结果表明:用改进的算法,能快速诊断和分类化工生产系统中的故障,且在计算效率和正确率方面均优于普通方法,故障诊断结果能够反映化工过程的实际情况。
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关键词
化工过程
快速故障诊断
核费舍尔主元分析法(KFDA)
支持向量机(SVM)
分类算法
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职称材料
基于改进FNN的危险化学品运输事故智能预测
被引量：
2
2
作者
匡蕾
王斌
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第9期97-102,共6页
为提高危险化学品运输事故预测水平,提出一种改进的模糊神经网络(FNN)模型。实现对危险化学品运输事故起数的智能预测。首先分析危险化学品运输的危险源因素集,确定危险源因素集包含实值型和经验型2类数据。然后设计一种数据融合模型,...
为提高危险化学品运输事故预测水平,提出一种改进的模糊神经网络(FNN)模型。实现对危险化学品运输事故起数的智能预测。首先分析危险化学品运输的危险源因素集,确定危险源因素集包含实值型和经验型2类数据。然后设计一种数据融合模型,该模型通过模糊综合评价来精简FNN结构,在此基础上给出改进的危险化学品运输事故的智能预测算法。最后给出改进的危险化学品运输事故的智能预测算法,并以我国2005—2010年期间每个月发生的危险化学品运输事故起数为数据基础进行计算。结果表明,改进模型的预测精度和各种误差均明显好于普通预测模型,预测结果能够反映危险化学品运输事故的实际情况。
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关键词
危险化学品
运输事故
智能预测
数据融合
模糊神经网络(FNN)
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职称材料
题名
基于改进KFDA和RW ν-SVM的化工生产系统故障快速诊断
被引量：
3
1
作者
王斌
施祖建
匡蕾
机构
江苏省
安全
生产
科学
研究院
化工
安全
与
信息
研究所
出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第8期84-89,共6页
基金
江苏省科技基础设施建设计划项目(BM2012067)
文摘
为提高复杂化工生产系统在线故障诊断的效率和准确率,将改进核费舍尔主元分析法(KFDA)和鲁棒损失小波ν-支持向量机法(RWν-SVM)结合。首先,利用近邻边界法对KFDA进行监督降维,快速辨识和提取化工过程影响因素的核主元。然后,将核主元作为诊断和分类RWν-SVM的输入参数,并优化回归决策函数表达式,使诊断过程更加快速,分类更加准确。最后,设计一个基于改进KFDA和RWν-SVM算法,并以经典的田纳西-伊士曼化工过程(TEP)为实例进行计算。结果表明:用改进的算法,能快速诊断和分类化工生产系统中的故障,且在计算效率和正确率方面均优于普通方法,故障诊断结果能够反映化工过程的实际情况。
关键词
化工过程
快速故障诊断
核费舍尔主元分析法(KFDA)
支持向量机(SVM)
分类算法
Keywords
chemical process
fast fault diagnosis
kernel Fisher diseriminant analysis （KFDA）
support vector machine （SVM）
classification algorithm
分类号
X937 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
基于改进FNN的危险化学品运输事故智能预测
被引量：
2
2
作者
匡蕾
王斌
机构
江苏省
安全
生产
科学
研究院
化工
安全
与
信息
研究所
出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第9期97-102,共6页
基金
江苏省自然科学基金资助(SBK201222273)
江苏省科技基础设施建设计划项目(BM2012067)
文摘
为提高危险化学品运输事故预测水平,提出一种改进的模糊神经网络(FNN)模型。实现对危险化学品运输事故起数的智能预测。首先分析危险化学品运输的危险源因素集,确定危险源因素集包含实值型和经验型2类数据。然后设计一种数据融合模型,该模型通过模糊综合评价来精简FNN结构,在此基础上给出改进的危险化学品运输事故的智能预测算法。最后给出改进的危险化学品运输事故的智能预测算法,并以我国2005—2010年期间每个月发生的危险化学品运输事故起数为数据基础进行计算。结果表明,改进模型的预测精度和各种误差均明显好于普通预测模型,预测结果能够反映危险化学品运输事故的实际情况。
关键词
危险化学品
运输事故
智能预测
数据融合
模糊神经网络(FNN)
Keywords
dangerous chemicals
transportation accident
intelligent prediction
data fusion
fuzzy neural network（FNN）
分类号
X928.03 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进KFDA和RW ν-SVM的化工生产系统故障快速诊断
王斌
施祖建
匡蕾
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013
3
下载PDF
职称材料
2
基于改进FNN的危险化学品运输事故智能预测
匡蕾
王斌
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2012
2
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职称材料
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