偏最小二乘法与人工神经网络耦合的小流域产沙模型

针对小流域侵蚀产沙的复杂性,将偏最小二乘回归与人工神经网络耦合,建立了小流域降雨侵蚀产沙检验模型,并应用于小流域降雨侵蚀产沙预报.采用偏最小二乘法对多维自变量中的信息进行组合和提取,从而得到对因变量解释能力最强并可很好概括自变量信息的主成分,有效克服了变量之间的多重相关问题,实现了对高维数据的降维处理.把提取的主成分作为神经网络的输入,提高了网络的学习效率和稳健性.应用结果表明,偏最小二乘神经网络耦合模型的拟合和检验精度均优于偏最小二乘回归模型和人工神经网络模型精度.     

KPCA-KPLS方法在pH中和过程建模中的应用

针对化工过程中的具有严重非线性、不确定性、时变性的复杂pH中和过程系统建模问题,提出一种基于核主元分析(KPCA)与核偏最小二乘(KPLS)相结合的建模方法.在高维特征空间内,该方法通过KPCA有效地提取输入数据的非线性主元,利用KPLS方法将输入变量投影在潜在变量上,再用输入与输出变量之间的协方差信息提取潜在特征建立pH中和过程模型.为验证其有效性,将KPCA-KPLS方法应用到弱酸强碱中和过程、强酸强碱中和过程实例中,并与核偏最小二乘、核主元分析_支持向量机(KPCA-SVM)、核极限学习机(KELM)、极限学习机(ELM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、SVM等方法进行比较.实验结果表明:KPCA-KPLS方法具有很高的动态建模精度.     

基于偏最小二乘回归模型的带钢热镀锌质量监控方法

提出了基于偏最小二乘回归模型的带钢热镀锌质量监控方法. 以带钢热镀锌生产中带钢力学性能和锌层质量的质量监控为研究对象,用偏最小二乘方法建立了生产过程参数与质量结果之间的回归模型,对生产过程控制能力进行了分析,并给出了产品质量的预测方法. 用鞍钢股份有限公司带钢热镀锌的实际生产数据进行验证. 结果表明,偏最小二乘法比传统的多元线性回归方法具有更好的预测精度,基于偏最小二乘回归的锌层质量预测模型,其相对预测误差可达到5.93%.     

基于MNNPLS的间歇过程的故障诊断

针对间歇生产过程的特点及多向部分最小二乘在故障诊断中存在的问题,提出了一种多向神经网络部分最小二乘方法,实现对间歇过程的在线监控和故障诊断。该方法结合了部分最小二乘的鲁棒性和神经网络表现输入输出非线性关系的能力,提高了模型的预测精度。将此方法应用于监测青霉素发酵过程中,仿真结果表明,它比传统多向部分最小二乘方法能更及时、准确地检测到故障。     

废水处理过程的KPLS-GPR软测量建模

采取基于核函数偏最小二乘法的高斯过程回归模型(KPLS-GPR),对复杂的造纸废水处理过程中出水化学需氧量(COD)和出水悬浮固形物(SS)质量浓度进行预测.首先,采用KPLS的潜变量作为预测模型的输入变量,以降低数据维度,优化数据结构;其次,建立潜变量与输出变量的GPR回归模型.基于某工厂造纸废水数据进行仿真试验,引入人工神经网络(ANN)、基于偏最小二乘潜变量的预测模型(PLS-ANN)及基于核函数偏最小二乘潜变量的预测模型(KPLS-ANN)作为对比.试验结果表明:KPLS潜变量对预测模型有明显的优化效果,在这些模型中KPLS-GPR预测精度最高;对于出水COD和SS质量浓度的预测,KPLS-GPR的决定系数分别为0.575和0.610,相比于常规预测模型,决定系数可分别提升36.90%和43.87%.     

基于SPA间歇过程故障诊断的MKNPE算法

非线性特性是工业过程的显著特性,特别是间歇过程有着更强的非线性,而且传统方法只是对数据的协方差矩阵进行分解,忽略数据高阶统计量信息,从而无法充分提取非线性过程的有效信息导致诊断效果不佳.针对以上问题,提出了基于统计量的多向核邻域保持嵌入算法.该算法首先引入统计量模式分析方法(SPA)将样本数据投影到统计量样本空间中,可以更充分地提取非线性数据的高阶统计量信息;然后在统计量空间中通过核函数将统计量样本映射到高维核空间,用以解决数据的非线性;最后在高维核空间中应用邻域保持嵌入算法充分提取数据的局部结构来对间歇过程进行监控,检测到过程故障后用变量贡献图法诊断出故障变量.通过青霉素发酵过程验证了该算法对强非线性的间歇过程故障诊断是有效的.     

面向绿色能源产品的太阳能光伏组件复杂工序CTQ识别模型与算法

为识别绿色能源产品太阳能光伏组件的复杂工序关键质量特性(critical quality characteristics,CTQ),提出基于状态空间算法(state space algorithm,SSA)构建质量关系模型.引入偏最小二乘算法(partial least-squares regression,PLSR),将其导入质量关系模型,进而建立复杂工序产品CTQ识别模型,最后应用变量投影重要性指标(variable importance in projection,VIP)验证提取的CTQ有效性和正确性.以太阳能光伏组件生产过程为例进行了实证分析.结果表明:新方法在克服各工序质量特性多重相关的情况下,不仅能有效地识别出光伏组件复杂工序输出的质量特性对终端产品质量的影响,还能提取出光伏组件复杂工序中关键质量特性;该方法的可行性得到了验证.     

基于WMNPE间歇过程监测的改进SVDD算法

间歇过程数据包含表征过程变化的相关信息和非相关信息,并且呈现高斯与非高斯的多分布等特点.为了更加充分地提取数据的有用信息和处理数据的非高斯性等问题,实现有效的过程监控,提出一种基于WMNPE间歇过程监测的改进SVDD算法.首先运用多向邻域保持嵌入(MNPE)算法来提取低维子流形以实现降维;再使用概率权值策略来提取表征过程变化的相关信息,通过Greedy方法提取低维子流形的特征样本;最后以支持向量数据描述(SVDD)方法建立监控模型进行监控.通过青霉素发酵过程仿真平台验证了所提算法的有效性.     

基于批次回归系数的热轧带钢头部拉窄过程监控与诊断

针对目前热轧带钢生产过程数据分析主要利用工艺参数和产品质量的平均值,忽略带钢长度方向上的变异信息,提出一种新的三维生产过程数据的监控框架。首先建立热连轧机组精轧过程中每块带钢的工艺变量与宽度间的偏最小二乘模型,获得所有批次的回归系数并组成二维数据矩阵,利用回归系数矩阵建立主成分分析模型进行监控和诊断。研究结果表明:该方法可以有效获取过程变量对质量的影响关系、实现过程监控,并有效给出质量异常的原因。     

偏最小二乘建模及其多重共线抑制能力分析

首先,分析偏最小二乘法解决问题的思路,进而从数学角度刻画偏最小二乘法的四步建模过程.然后,利用数学归纳法证实偏最小二乘法对多重共线的抑制能力.最后,以某地区的供水能力评价为研究实例,证实偏最小二乘法的有效性.结果表明:偏最小二乘法完全适用于多变量复杂关系的求解.     

Nonlinear Statistical Process Monitoring and Fault Detection Using Kernel ICA

A novel nonlinear process monitoring and fault detection method based on kernel independent component analysis (ICA) is proposed. The kernel ICA method is a two-phase algorithm: whitened kernel principal component (KPCA) plus ICA. KPCA spheres data and makes the data structure become as linearly separable as possible by virtue of an implicit nonlinear mapping determined by kernel. ICA seeks the projection directions in the KPCA whitened space, making the distribution of the projected data as non-gaussian as possible. The application to the fluid catalytic cracking unit (FCCU) simulated process indicates that the proposed process monitoring method based on kernel ICA can effectively capture the nonlinear relationship in process variables. Its performance significantly outperforms monitoring method based on ICA or KPCA.     

基于核质量潜结构投影的非线性过程质量监测方法

提出一种与质量相关的核潜结构投影方法,并将其应用于非线性过程的质量监测中.结果表明,与KPLS方法在过程潜变量空间监测质量相关的变化不同,新方法通过将质量变量空间进一步分为3个子空间,实现了对包含能被过程解释的质量部分以及不能被过程解释的质量部分的完整质量监测.同时,通过TE仿真案例验证了新方法的有效性.     

功率信息互相关法的刀具破损在线监测

为了在数控机床加工中对刀具破损进行有效监测以避免对工件及机床造成损坏,提出了一种利用机床加工功率特征信息和互相关算法的刀具破损在线监测方法。该方法通过Mallat多分辨分析小波算法提取工件正常加工时的主轴功率变化特征序列作为监测刀具状态的特征参考模板,在工件批量加工时采用改进的实时小波算法提取在加工工件的特征向量序列并与特征参考模板序列进行局部实时广义互相关系数计算,当刀具发生破损失效时,与正常情况相比在采样点计算时窗内的两特征向量子序列的相关性显著降低,将表征序列相关性的广义互相关系数定义为刀具状态系数(Tool Condition Index,TCI),对该系数设定合理的门限值即可监测刀具状态的异常。该方法在几种典型刀具破损的在线监测中均能准确识别刀具失效,实验结果表明其具有一定的实用性。     

基于sub-MPLS的多阶段间歇过程质量预测与控制

针对大部分多阶段间歇过程,质量多数难以在线测量与控制问题,提出一种新颖的在线质量预测方法,基于子时段的MPLS质量预测方法.首先,采用聚类分析方法对间歇过程时间片矩阵PCA负载矩阵进行分类,依据过程变量相关性的变化,过程被分成几个操作阶段,然后,定出与质量变量最相关的阶段,在该阶段建立sub-MPLS在线质量预测模型,另外,还提出一种闭环质量控制方案.在一个典型的多阶段间歇过程-注塑过程的应用结果表明了所提出方法的有效性.     

基于改进GMDH的科技成果中试转化系统模型构建

基于科技成果中试转化运行原理,搭建中试系统机理模型,利用改进GMDH构建相应数学模型。改进GMDH将含有回归项线性相关检测的快速递归算法（FRA）代替传统最小二乘（OLS）进行GMDH多层建模的部分多项式求解,使用初始变量添加法避免有效神经元过早丢失。以改进的GMDH对上海市中试转化统计数据进行建模及仿真实验,结果表明,所建模型比传统GMDH模型精度高,泛化能力强。     

一种基于HGPC的交通监控视频抖动异常检测方法

在交通监控视频中,不可避免的会出现导致监控系统性能下降的视频图像抖动的异常现象。为检测此类异常现象,提出了一种基于分级的灰度投影相关系数法(Hierarchical Gray Project Correlation,HGPC)。首先,使用全局的灰度投影相关系数法对视频进行粗检测;然后,为提高检测精度,采用局部灰度投影相关系数法进行细检测。该算法在海信网络科技有限公司交通监控贵阳视频库上进行检测,精度达到91.4%,高于传统的测试方法,且检测时间仅为47ms,满足实时性要求,证明此算法有效。     

基于自一致性的磁共振并行成像高效重构算法

磁共振并行成像技术能够显著地减少成像时间,然而高质量的图像重构比较困难.为了提高重构图像的质量,基于自一致性的SPIRiT框架,提出了一种高效的重构算法.该算法针对一个含有数据一致性、校准一致性和联合稀疏性正则项的复杂优化问题,首先将该问题简化成一般性最优化问题;再使用算子分离算法将其分解成一个梯度计算问题和一个可通过软阈值法求解的去噪问题;最后,再使用加速方案对算法进行加速.实验结果表明,当加速因子为8时,采用所提出的新算法的重构图像比采用POCS算法的重构图像的SNR提高约2.4,dB,且重构时间也节约了约30%.对于要求高质量重构图像的场合,所提出的算法能够满足需求.     

基于四元数的彩色人脸识别

为充分挖掘人脸模式样本之间的鉴别信息、强化不同样本之间的区分性,以利于增强识别系统鲁棒性、提高人脸正确识别率,提出一种新颖的基于四元数的彩色人脸识别算法．将定义于实数域的PcA方法以及Fisher鉴别分析法向四元数体作合理推广,得到定义于体上的广义主成分分析方法及广义线性鉴别分析法,将这2种方法用于彩色人脸识别,从而得到全新的识别算法．该算法巧妙地将彩色像素的R、G、B3个分量结合在一起,从数学上有机融合具有丰富鉴别信息的肤色成分以及反映人脸轮廓形状信息的灰度成分,较传统仅利用灰度信息的识别方法,具有更稳定的性能以及更高的正确识别率．提出的关于共轭四元数矩阵正交特征矢量集的获取方法,数学上有详细的推导证明,该方法在理论上合理,同时在自己建立的彩色人脸库上进行的实验表明,该方法可行且实用．     

基于蓝牙和虚拟仪器的智能车信息采集与处理

针对无人驾驶车的信息采集与处理,在模拟实验过程中设计了一种基于蓝牙和虚拟仪器LabVIEW的综合监控平台。能够实时地检测并直观显示出智能车的行驶姿态和路况,便于程序和算法的调试验证,并具备可靠性、灵活性、便捷性。     

基于知识的模具并行工程系统方法

提出了基于知识的模具计算机辅助并行设计系统方法,并对并行工程系统开发过程、传统过程分析、过程重组、系统功能分析、系统建模和系统框架设计等关键技术进行研究,提出采用模糊设计结构矩阵进行产品开发过程建模和通过对模糊设计结构矩阵按信息度进行模糊排序来指导过程分解与重组,提出了基于特征的产品／模具信息模型,通过基于规则与基于事例相结合的推理机制实现知识、数据、事例等各种信息的动态集成与应用,以支持并行设计机制的实现。