基于改进仿射传播聚类的多模型软测量建模及应用

对于多模型软测量建模,聚类效果、子模型的建模和融合方式对其模型精度有重要影响。对此,该文提出一种基于改进仿射传播聚类的多模型软测量建模方法。为提高聚类精度,在仿射传播聚类算法划分样本数据的基础上,采用人工鱼群算法对仿射传播聚类算法的偏向参数和阻尼系数寻优,同时针对距离较近类别边界处的样本再建立重叠类,采用支持向量机建立各类样本的回归子模型。分别用标准数据集仿真和工业双酚A生产装置的现场数据建模仿真,结果证明该方法是有效的。     

一种带奇异点检测和补偿的GPR在线软测量方法

针对软测量方法实际应用中查询样本可能出现奇异点这一问题,提出一种带奇异点检测和补偿的高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)在线软测量方法。该方法首先对训练样本利用高斯过程回归方法进行建模,得到软测量模型;然后对新来查询样本采用改进拉依达准则进行奇异点检测,当新来查询样本被确定为奇异点时,利用辅助模型进行修补,然后再利用软测量模型对修补后查询样本点进行预测;否则,直接对新来查询样本点使用软测量模型进行预测,此方法能够有效确保新来查询样本点的有效性。通过对实际硫回收过程的数据进行实验仿真,进一步验证了所提方法的有效性。     

一种基于LDA和FCM的BPA多模型软测量方法

模糊C-均值聚类(FCM)算法是数据预处理中常用的一种方法,但用这种方法进行数据聚类,各类别边界信息间往往存在干扰,模型精度不能得到很好改善。本文采用一种改进的线性判别分析(LDA)方法,用于扩大样本类别间的距离,使聚类更为精确。将FCM算法与改进的LDA算法结合提取样本特征,然后通过多模型融入到SVM算法中。通过对双酚A软测量建模的仿真研究表明该方法具有较好的效果。     

基于改进混合蛙跳算法的软测量建模方法

针对混合蛙跳算法的寻优机制在寻优过程中易陷入局部最优和收敛效果不理想的问题,该文提出一种改进的混合蛙跳算法。该算法在更新群中最差个体时同步更新最优个体。更新最差个体步长时引入上一次的移动步长并赋予动态权值。改进算法舍弃了原算法中用随机值代替最差值的做法,引入高斯变异算子对最差个体进行高斯变异,使种群进化更趋合理。将改进的混合蛙跳算法运用到模糊C均值聚类算法的聚类中心优化中,得到最优的聚类中心。利用该聚类中心对样本进行模糊C均值聚类,并用高斯过程回归对各类样本子集分别建立对应的子模型,通过加权得到系统输出。以双酚A生产过程结晶单元为例进行仿真,对装置出口处的苯酚浓度进行软测量建模,获得了较好的实验结果。     

改进FCMS算法及其在颅内肿瘤图像分割的研究

为了提高脑部肿瘤的磁共振成像(MRI)在肿瘤分割方面的精度和分割效率,提出了自适应阈值蚁群模糊聚类算法(TSAG_PnFCMS)。针对传统的模糊c均值聚类(FCMS)算法对噪声敏感,以及MRI图像中存在属性不同的样本点,在聚类过程中,将不同属性样本点的相关系数作为权重融入到欧氏距离的计算,提高聚类精度;针对蚁群算法容易陷入局部最优,提出一种自适应阈值蚁群算法,提高算法的全局搜索能力,将自适应阈值蚁群算法与改进的模糊聚类算法相结合,提高系统的分割精度和抗噪声性能,使得最终的分割效果达到最优。通过轮廓系数、目标函数收敛结果以及迭代时间进行实验仿真对比,表明改进算法的有效性,可见算法为颅内肿瘤图像的分割提供了可靠的技术手段。     

球磨机制粉过程煤粉粒度FCM-SVRs软测量建模

根据多个模型相加可以提高整体预测精度和鲁棒性的思想,提出了一种基于模糊C均值聚类(FCM)算法的煤粉粒度多最小二乘支持向量机回归(MLS-SVRs)软测量模型.采用变长度染色体的遗传算法同时优化模糊聚类数和聚类中心,每种聚类子集用LS-SVRs进行局部模型的建立和训练,再用模糊聚类后产生的隶属度将各子模型的输出加权求和得到最后软测量结果.仿真结果表明该软测量模型具有更好的泛化结果和预测精度,可以满足煤粉制备过程实时控制的在线软测量要求.     

一种改进的基于密度和样本数量的K-means算法

对原始K-means算法进行了研究,通过改进,算法能够自动找出合适的k值,并且最大限度的找出孤立点。首先,寻找样本容量的最大可能初始聚类数n。然后做样本圆,将样本圆等分为n份,依据样本点的位置将样本归属到相应的份里,对初始的n个类进行聚类。最后通过应用DBSCAN算法的小类合并策略将需要合并的小类进行了合并。为了测试改进算法的聚类性能,将改进后的算法源码放在新西兰怀卡托大学所开发的开源平台"weka"上,在多个数据集上与原始K-means算法进行了对比实验,验证了改进算法在聚类质量和聚类稳定性上都远优于原始K-means算法。     

基于多模型模糊核聚类方法的污水处理过程软测量建模

针对污水处理过程高度非线性及强耦合性的特点,基于多个模型的组合可以提高模型精度和鲁棒性的思想,提出了一种基于模糊核聚类的多最小二乘支持向量机的软测量建模方法。该方法根据不同工况使用模糊核聚类算法对输入数据进行聚类划分,针对每个聚类子集用最小二乘支持向量机方法建立子模型,最终通过子模型切换策略得到系统输出。在污水处理过程仿真平台展开验证工作,对生化需氧量BOD的软测量进行建模,获得了良好的实验结果。     

一类污水处理过程水质多模型在线软测量方法

根据污水处理厂入水水质的特征参数进行工况区域分析,基于多模型方法建立了多工况下的水质软测量模型.其中局部模型由Hammerstein模型描述,采用误差反传类稳定学习算法学习非线性增益的多层感知器,采用递推最小二乘法学习线性部分ARX模型参数,根据样本与聚类中心之间的相近度在线修正聚类中心,基于软切换的多模型建模思路提出了出水水质COD的软测量方法.实验结果表明,在线修正聚类中心可反映工况点的动态变化;与实际运行数据进行了对比验证,表明多模型软测量方法具有较高的精度.     

一种基于簇边界的密度峰值点快速搜索聚类算法

相比其它聚类算法,密度峰值点快速搜索聚类算法(clustering by fast search and find of density peaks,DPC)只需较少的参数就能达到较好的聚类结果,然而当某个类存在多个密度峰值时,聚类结果不理想.针对这一问题,提出一种基于簇边界划分的DPC算法:B-DPC算法.改进算法首先利用一种新的去除噪声准则对数据集进行清理,再调用DPC算法进行首次聚类.最后搜索并发现邻近类的边界样本,根据边界样本的数量和所占比例,对首次聚类结果进行二次聚类.实验证明,B-DPC算法较好地解决了多密度峰值聚类问题,能够发现任意形状的簇,对噪声不敏感.     

基于样本稀疏化高斯过程的发酵过程软测量建模方法

提出了一种基于样本稀疏化高斯过程(GP)的发酵过程软测量建模方法。该方法将聚类和灰色关联度分析相融合，综合考虑样本点间欧式距离和各个特征向量对样本点间相似度的影响，通过剔除相似度比较大的样本点，实现训练样本集的稀疏化，降低了模型的计算复杂度。利用基于样本稀疏化的高斯过程构建青霉素发酵过程的软测量模型，同时得到青霉素浓度的预估值和表征预估值的不确定度，实验结果表明，本文所提方法与标准GP方法相比，在保证模型预测精度的前提下，减少了模型的训练时间。     

密度峰值聚类算法研究现状与分析

密度峰值聚类(Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks,DPC)算法是一种新型的基于密度的聚类算法,通过选取自身密度高且距离其他更高密度点较远的样本点作为聚类中心,再根据样本间的局部密度和距离进行聚类。一方面,虽然DPC算法参数唯一、简单、高效,但是其截断距离的取值是按经验策略设定,而截断距离值选取不当会导致局部密度和距离计算错误;另一方面,聚类中心的选取采用人机交互模式,对聚类结果的主观影响较大。针对DPC算法的这些缺陷,目前的改进方向主要有3个：改进截断距离的取值方式、改进局部密度和距离的计算方式以及改进聚类中心的选取方式。通过这3个方向的改进,使得DPC过程自适应。本文对DPC算法的自适应密度峰值聚类算法的研究现状进行比较分析,对进一步的工作进行展望并给出今后的研究方向：将DPC算法与智能算法有机结合实现算法自适应,对于算法处理高维数据集的性能也需要进一步探索。     

基于改进狼群算法的甲醇合成塔转化率机理建模及参数估计

以某甲醇合成塔为研究对象,通过深入分析甲醇合成过程的反应机理,建立了甲醇转化率软测量机理模型。为了提高模型参数的估计精度,提出了一种改进的狼群算法,引入了历史次优的概念与禁忌搜索机制。仿真实验结果表明,改进算法的全局搜索能力明显优于基本算法。以某甲醇合成过程的实际运行数据为样本,运用改进的狼群算法对甲醇转化率机理模型进行参数估计,与基本狼群算法相比,获得的参数精度更高,能更准确地预测合成塔出口处的甲醇转化率。     

烟花搜索导向的多路启发式聚类算法

启发式聚类算法具有收敛速度快、易实现等优点,但初始解敏感,严重影响了聚类算法的质量。针对这一问题,提出了一种烟花搜索导向的多路启发式聚类算法。该算法通过多次调用经典启发式聚类算法,产生多个局部最优解;在搜索空间中以多个局部最优解为搜索起点,采用烟花搜索进行多路搜索;基于信息熵浓度设计烟花选择算子确定搜索方向;再经过变异、映射、偏移算子变换局部最优中心点,以发现质量更好的搜索起点;直至算法收敛获得新的搜索起点;最终以新的搜索起点调用经典启发式聚类算法获得高质量聚类结果。实验结果表明,烟花搜索导向的多路启发式聚类算法在不同数据集上的聚类质量明显高于对比其他聚类算法的聚类质量。     

一种新的密度加权粗糙K-均值聚类算法

为了克服粗糙K-均值聚类算法初始聚类中心点随机选取,以及样本密度函数定义所存在的缺陷,基于数据对象所在区域的样本点密集程度,定义了新的样本密度函数,选择相互距离最远的K个高密度样本点作为初始聚类中心,克服了现有粗糙K-均值聚类算法的初始中心随机选取的缺点,从而使得聚类结果更接近于全局最优解。同时在类均值计算中,对每个样本根据定义的密度赋以不同的权重,得到不受噪音点影响的更合理的质心。利用UCI机器学习数据库的6组数据集,以及随机生成的带有噪音点的人工模拟数据集进行测试,证明本文算法具有更好的聚类效果,而且对噪音数据有很强的抗干扰性能。     

基于模糊神经网络的球团密度在线测量

提出了一种在线测量球团密度的新方法．该方法以模糊神经网络技术为基础,综合考虑制团过程各因素对球团密度的影响,建立起球团密度的软测量模型．在软测量模型中,采用模糊神经网络模型描述球团密度变化的非线性过程,并提出了一种改进的模型辨识算法,利用减法聚类法确定合适的聚类组数目,并用实数编码的遗传算法优化全局参数,从而获得了结构简单、具有较高精度的模糊神经网络软测量模型．根据此方法,设计了测量装置,并进行了现场试验,试验结果表明软测量模型输出与实验室测量值基本一致,平均误差较低且最大误差未超过0．05g／cm^3．     

面向高维特征故障数据的进化软子空间聚类算法

针对复杂机械设备故障诊断中特征量众多且对各种故障敏感程度不同的现象,提出了采用软子空间聚类算法来实现故障的识别方法。同时,针对传统软子空间聚类易陷入局部最优,目标函数设计受限制的缺点,又提出了采用进化计算实现聚类的方法。利用同类样本在相关特征维上方差小的假设,新的目标函数能更好地评价聚类结果的质量。在该算法中,通过设计类中心和权重值的混合编码以及聚类导向搜索算子,使算法更适于聚类问题的优化,而且设计的修复算子可有效地去除不合理的聚类结果。采用5组UCI数据集、2组轴承滚珠故障数据集和3组往复式压缩机气阀故障数据集对算法进行了测试,结果表明:该算法明显好于几种的软子空间聚类算法,在Rand指标上最多可高出0.226 6,并且对2组不同工况下一级缸气阀故障可实现100%的故障识别。     

一种双酚A结晶单元软测量建模的方法

单一软测量模型难以精确描述复杂生产过程的特性,为了有效处理生产过程的强非线性、大工况范围等复杂特性,提出了一种基于模糊c均值聚类算法(FCM)和支持向量机(SVM)的多模型建模方法,同时结合一种满意聚类算法进行聚类数c的确定。在对双酚A结晶单元工艺分析的基础上,将该方法应用于双酚A结晶单元的软测量建模,仿真结果证实了该建模方法的有效性。     

一种基于自适应模糊高斯核聚类的软测量建模方法

单一模型一般难以表达复杂的生产过程特性,在软测量应用中往往容易使模型的估计精度低、泛化性能差.提出一种基于自适应模糊高斯核聚类的概率加权多模型融合方法,利用高维空间内样本的分散性来确定聚类中心,能取得最佳聚类效果.根据贝叶斯后验定律进行多模型融合,使总模型输出更具合理性.该方法不仅克服了单模型预测的局限性,同时对传统多模型融合方法做了一些改进,提高了过程估计的精度.     

基于遗传算法的 ART2 神经网络数据集优化

为了提高小样本集情况下自适应谐振(ART)神经网络聚类的可靠性,提出了基于遗传算法的ART2神经网络训练集优化算法,克服了ART1神经网络编码的稳定性尚未完全解决和只能接受二进制模式的缺陷.利用遗传算法的全局寻优能力,通过对训练样本集添加适当的边界样本点,并将边界样本点和原样本集有机结合,以提高ART2神经网络的泛化性能.对ART2神经网络聚类算法的适当变更,以适应样本集的变化情况,并避免ART神经网络在不同训练阶段产生不同的聚类结果.实验证明,采用本算法后,ART2神经网络的聚类准确度可提高30%.