基于模糊c均值聚类的多模型软测量建模

根据几个模型相加可提高模型的预测精度及鲁棒性的思想,提出了一种非线性软测量建模的新方法。即先用模糊ｃ均值聚类将训练集分成具有不同聚类中心的子集,每一子集用ＲＢＦ网络或部分最小二乘法进行训练得出子模型,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结果,此算法通过一个复杂非线性函数的仿真建模和一个分馏塔柴油倾点软测量建模的工业实例研究,结果表明比其它算法具有更好的泛化结果和预报精度,具有     

一种基于聚类的支持向量机增量学习算法

提出了一种基于聚类的支持向量机增量学习算法.先用最近邻聚类算法将训练集分成具有若干个聚类子集,每一子集用支持向量机进行训练得出支持向量集;对于新增数据首先聚类到相应的子集,然后计算其与聚类集内的支持向量之间的距离,给每个训练样本赋以适当的权重;而后再建立预估模型.此算法通过钢材力学性能预报建模的工业实例研究,结果表明:与标准的支持向量回归算法相比,此算法在建模过程中不仅支持向量个数明显减少,而且模型的精度也有所提高.     

基于正则化的模糊C-均值聚类算法及其在T-S模糊系统辨识问题中的应用

在模糊C-均值聚类问题目标函数中使用正则化泛函,将聚类中心解的误差指标引入到模糊聚类的目标函数中,构造出新的模糊C-均值聚类算法RBFCM(Regularization based Fuzzy C-means)算法.算法RBFCM不仅具有较高的聚类精度,且计算结果具有更好的稳定性.进一步,将此RBFCM算法应用于基于T-S模糊模型的系统辨识问题.由于RBFCM算法优化了模糊系统的输入空间划分,提高了隶属度函数的精度,使得后继得到的T-S模糊系统辨识精度也有所提高,且系统辨识过程的收敛速度也有所改善.最后,通过对经典IRIS数据集、带有噪声的IRIS数据集的聚类算例和对Box-Jenkins煤气炉数据集进行辨识算例,验证了RBFCM算法的有效性和优越性.     

基于聚类的鲁棒最小二乘支持向量机

现实数据集通常是呈非线性分布的,虽然很多最小二乘支持向量机算法利用分治策略可以对这一类数据集进行建模,但是由于子模型缺乏鲁棒性,所建的总体模型易受噪声的干扰进而失效。为了对带有噪声的数据集建模,提出了一种基于聚类的鲁棒的最小二乘支持向量机。首先,使用聚类方法将样本分成几个子数据集,每一个子数据集对可以相应地建立一个局部的最小二乘支持向量机来获取对应子数据集的局部动态性。其次,通过在损失函数里加入一个全局正则化因子,使得局部子模型间能够智能地协调,保证建立的全局模型不仅是光滑连续的,同时具有良好的泛化性和鲁棒性。数学和实际例子表明,对于含有噪声的样本集,所提出的方法具有更好的建模效果。     

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。     

基于聚类中心分离的模糊聚类模型

在模糊C-均值聚类（FCM）目标函数的基础上按聚类中心分离原则增加一个聚类中心分离项来扩展FCM算法,提出基于聚类中心分离的模糊聚类模型(FCM_CCS)。该模型可使聚类过程中的聚类中心之间距离扩大,从而得到更好的聚类效果。由于该模型和FCM一样对噪声敏感我们提出它的可能性聚类模型(PCM_CCS),最后进一步扩展成它的可能性模糊聚类模型(PFCM_CCS)。基于聚类中心分离的可能性模糊聚类模型在处理噪声数据和克服一致性聚类问题方面表现出良好的性能。对数据集的测试实验结果表明了提出的PFCM_CCS能同时产生模糊隶属度和典型值,使聚类中心间距扩大,同时具有更好的聚类准确率。     

一种改进的T-S模糊模型建模及优化方法

模糊建模是一种有效的非线性系统建模方法,因为非线性系统的复杂性,仍有很多问题难以处理。针对T-S模糊模型,提出了一种改进的建模及优化方法。首先,将快速搜索密度峰聚类和模糊C均值聚类(FCM)算法相结合,使用快速搜索密度峰聚类算法找到聚类个数和初始聚类中心后,再用FCM算法进行聚类;然后,通过最小二乘法辨识结论参数得到初始T-S模糊模型,使用改进的差分进化(DE)算法整体优化模型的结构和参数,获得最终的T-S模型;最后,选择代表性实例,使用MATLAB程序进行仿真分析和比较,验证了本文方法能有效提高T-S模糊模型的辨识精度和速度。     

面向重尾噪声的模糊规则模型

针对一般模糊规则模型对含有重尾噪声的数据集鲁棒性较差的问题,提出了面向重尾噪声的模糊规则(Rule-based Fuzzy Model for Heavy-tailed Noisy Data,HtRbF)模型.该模型使用了两种新的聚类方法,学生t分布均值聚类算法(Student’s t-distribution C-Means,StCM)和学生t分布下的背景模糊聚类方法(Student’s t-distribution Context Fuzzy C-Means,StCFCM),并将其应用在初始规则和新规则的生成中,使模型在重尾噪声场景下生成更为准确的规则,有效减少了模型的输出误差,使其更接近真实输出.HtRbF模型具有良好的抗噪能力,通过对数据集添加不同类型的重尾噪声进行系统性实验,实验结果证明了HtRbF模型的有效性.     

一种鲁棒的子空间聚类算法

针对聚类分析常面临的维数灾难和噪声污染问题,将样本加权思想与子空间聚类算法相结合,提出了一种鲁棒的子空间聚类算法.该算法结合现有子空间聚类方法,为每个类簇计算一个反映各维度聚类贡献程度的权矢量,并利用该权矢量对各维度加权组合,得到各类簇所处的子空间.此外,算法还为每个样本分配一个反映离群程度的尺度参数,以区分正常样本和离群点在聚类过程中的地位,保证算法的鲁棒性.在二维数据集、高维数据集以及基因数据集上的对比实验结果表明,对于具有不同噪声比例的各种维度数据集,该算法均能取得较高的聚类精度,表现出较好的鲁棒性.     

基于机制建模与模糊建模相结合的聚丙烯熔融指数软测量方法

针对聚丙烯熔融指数软测量建模问题,提出一种基于机制建模与模糊建模相结合的建模方法.从聚合反应机制出发,得到熔融指数软测量模型的机理结构框架,将其作为Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型的后件部分,然后用加强型模糊聚类算法辨识T-S模型的前件参数.应用结果表明,将机制建模与模糊建模相结合的方法保留了模型参数的物理意义,提高了建模精度,所建软测量模型具有较好的预测性能.     

SVM和BP算法在掌纹验证方法中的比较

本章通过用SVM算法和神经网络算法两种方法对掌纹图像进行分类,验证了基于SVM算法分类的优越性远远大于传统的神经网络算法分类.而且,SVM算法具有良好的抗噪性,而对于神经网络算法,一旦输入向量的维数增加,其收敛性和错误率都会发生较大的偏差.实验结果验证了用SVM算法比用神经网络算法有更大的准确率,尤其在小样本、高维数的分类上.     

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.     

基于mcODM-STA的风电机组变桨系统故障诊断

针对风力发电机组变桨系统故障诊断模型参数难以优化问题,提出了基于状态转移算法优化多类最优间隔分布机(multi-class Optimal Margin Distribution Machine optimized by the State Transition Algorithm,mcODM-STA)的风电机组变桨系统故障诊断方法.该方法选择风电机组功率输出作为主要状态参数,利用Pearson相关系数对风电数据采集与监视控制系统中风电机组历史运行数据进行相关性分析,剔除与功率输出状态参数相关性较低的特征,对余下特征进行二次分析,减少样本特征.将数据集分为训练集和测试集,训练集用来训练所提故障诊断模型,测试集用来进行测试.利用国内风电场实际运行数据进行实验验证.实验结果表明,与其他多种参数优化方法相比,所提方法故障诊断准确率和Kappa系数更高.     

VP型宽频带倾斜仪故障信号的BBA-SOM智能诊断

针对现有VP型倾斜仪故障诊断主要依靠人工经验和诊断流程较为复杂的问题,提出以互补集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition, CEEMD)多尺度近似熵和二进制蝙蝠算法(binary bat algorithm, BBA)优化SOM神经网络参数的VP型倾斜仪故障诊断新方。首先,将归一化后的仪器故障信号进行CEEMD分解,对6阶本征模态函数(intrinsic mode function, IMF)求取多尺度近似熵值;然后将网络输入法按比例分为训练集和测试集,以训练集的识别率为适应度函数,应用二进制蝙蝠算法(binary bat algorithm, BBA)优化SOM神经网络的竞争层维数和网络训练次数;最后应用上述得到的BBA-SOM网络模型对倾斜仪故障特征数据进行辨识。实验表明：CEEMD多尺度近似熵判据对倾斜仪故障特征的区分效果符合预期;相对于朴素贝叶斯、AdaBoost集成学习与LDA等学习模型,BBA-SOM模型可以准确进行故障诊断;该方法对实现VP型倾斜仪故障的自动诊断有重要现实意义。     

基于固定点算法的地震数据降噪

 结合改进的固定点算法,解决了噪声环境下的ICA问题。根据噪声分布特性,分两个阶段去除不同类型的随机噪声。在预处理阶段去除了加性高斯白噪声,预处理后的数据采用改进的固定点算法,盲分离出有效信号和非高斯随机噪声。提出了对固定点算法迭代过程中设定较精确的初始值问题的算法,该方法能较为准确地设置初始值,使算法能提取有效信号。通过仿真实验和对实际地震数据的处理,得到了满意的分离结果,较好地恢复了有效信号。此外,当实际地震数据加载了较强噪声,信噪比降低时,采用本文算法进行盲分离,同样取得了良好的效果,再次验证了本文算法具有良好的稳健性和适应性。将盲分离算法应用到实际地震数据处理方面的研究,有助于地震资料的解释,同时这种处理技术的研究也能够促进盲分离技术的发展。     

基于置信规则库和差分进化的设备寿命评估方法

介绍了置信规则库转换(BRB-transformation,BRB-T)模型以及运用置信规则库(belief rule base,BRB)推理进行寿命评估的过程.针对当前的置信规则库学习方法还存在依赖初始解、规则条数偏多、系统结构复杂的问题,结合装备贮存寿命评估的BRB-T模型,提出了基于差分进化算法(DE)对该模型的BRB参数进行学习的优化方法.最后,通过某航天设备的失效数据进行了验证.结果表明,该优化方法能够有效地对模型的BRB参数进行优化;并且优化后的模型可以准确地对产品的寿命进行评估.     

一种模糊高斯混合说话人识别模型

为了研究模糊聚类算法在高斯混合模型（GMM）参数获取方面的应用,采用模糊C均值算法（FCM）进行语音特征矢量的聚类,并结合Tabu搜索算法得到全局最优的聚类结果,进一步用EM算法得到GMM模型参数.使用TIMIT数据库中的语音进行测试,开集和闭集说话人辨认实验都表明,该方法获取的GMM参数比普通EM算法获得的GMM模型参数性能更优,能有效降低说话人辨认系统的误识率.     

基于ECG信号和体动信号的睡眠分期方法研究

为了研究整夜睡眠状况和睡眠过程, 利用多导睡眠仪(polysomnography, PSG)和体动记录仪, 分别记录被试的ECG信号和体动信号, 再对 ECG信号提取心率变异性(heart rate variability, HRV)的特征值, 并将其作为实验数据的特征参数。为了提高识别率和防止过度拟合, 将实验数据分为训练集和测试集, 设计一个用遗传算法改进的BP神经网络模型, 对样本进行训练和预测。研究结果表明, 改进的BP神经网络能有效地识别测试样本, 综合识别准确率为86.29%。将检测ECG信号和体动信号的穿戴式设备与睡眠分期识别算法相结合, 能够用于家庭睡眠监测, 也可作为睡眠疾病的初筛方法。     

一种小功率开关稳压电源设计

本文设计了一种以电流型PWM控制器5L0380为控制核心的单端反激式开关稳压电源。重点给出EMI滤波器、整流电路、变压器、控制电路、反馈电路的参数设计。实验结果表明,所制作的电源具有稳压性能优良、纹波小、电压调整率和负载调整率小等优点。