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.     

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     

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。     

基于减法聚类产生具有优化规则的模糊神经网络及其软测量建模

提出了一种通过调整减法聚类半径优选模糊规则的软测量建模方法。首先用减法聚类建立T—S模糊模型,然后通过调整聚类半径优选模糊规则数,以取得具有良好泛化性能的模型,之后利用梯度下降混合最小二乘算法精调参数。最后用该方法对初馏塔石脑油干点进行软测量建模,结果表明能较快确定优化模型,并能满足软测量建模精度要求。     

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。     

基于模糊聚类分析的风电功率预测研究

提高短期风电功率预测精度是风电大规模发展的迫切要求,同时也是保障风电并网运行的关键。笔者在不增加模型复杂度的前提下,提出了聚类建模方法。该方法首先采用减法聚类与模糊C均值聚类(FCM)方法相结合对训练样本进行处理,然后建立不同聚类集下对应的预测模型库,最后将预测数据与聚类后的样本数据进行匹配,选择合理的模型进行预测。采用山西某风电场实际数据进行大量仿真,并将预测结果与单一模型结果对比,结果表明,该方法可以减少大的预测误差点数,有效提高风电功率预测精度。     

铝电解槽极距在线可视化系统的开发与应用

针对铝电解槽极距难以在线测量的特点,将模糊C聚类和多神经网络引入极距软测量模型中,提出一种基于模糊C聚类和多神经网络的铝电解槽实时极距软测量模型。对大量的样本进行模糊C聚类得到优化样本;利用多神经网络对这些样本进行训练得到极距软测量模型;讨论极距软测量模型中辅助变量的确定及其在线获取的方法。在此基础上开发了铝电解槽实时极距在线可视化系统,并在中铝公司广西分公司320 kA系列预焙铝电解槽上进行了安装和调试,系统试运行10个月后,结果表明:造成电解槽不稳定的因素有单振源、多因素耦合和外界扰动;可通过调整单个阳极来消除单振源,提升阳极母线来消除多因素耦合,提高换极和出铝的操作质量来减少外界扰动。     

Fuzzy Clustering with Novel Separable Criterion

Introduction Fuzzy clustering plays an important role in pattern rec ognition, image processing, and data analysis. In fuzzy clustering, every point is assigned a membership to represent the degree of belonging to a certain class The fuzzy c-means (FCM) m…     

基于蚁群聚类算法的文本模糊聚类方法

针对模糊C-均值本文提出将基于蚁群算法的模糊聚类算法应用于文本聚类中,聚类采用二级结构,蚁群算法(ACA)作为一级结构,模糊C-均值聚类FCM用于二级结构。将此算法对文本集合进行聚类实验,并用分离系数、分离熵来判断模糊划分的效果,实验结果表明,与FCM相比,该算法具有较好的聚类效果。     

PSO高斯诱导核模糊c均值聚类算法*

为了避免陷入梯度法局部极值以提升模糊聚类算法聚类性能,提出PSO高斯诱导核模糊c均值聚类算法(PSO Gauss-induced kernel fuzzy c-means clustering algorithm, PSO-GIKFCM)。首先将高斯核函数应用于模糊c聚类算法(FCM)目标函数,得到高斯核模糊聚类目标函数。然后在高斯核特征空间和输入空间利用梯度法得到两空间聚类中心,将特征空间聚类中心与样本的内积核矩阵代入输入空间聚类中心,从而得到高斯诱导核的聚类中心。最后在解空间利用粒子群算法(PSO)对模糊隶属度进行寻优估计,并结合目标函数和聚类中心构成PSO-GIKFCM参数估计迭代流程。PSO-GIKFCM算法基于粒子群算法保证其收敛性,聚类中心仅为模糊隶属度的函数,PSO生物进化算法在解空间全局寻找优解,且将模糊指标扩展为大于0的情况。通过仿真实验验证了所提出算法的有效性。     

A KNN-based two-step fuzzy clustering weighted algorithm for WLAN indoor positioning

Although k-nearest neighbors (KNN) is a popular fingerprint match algorithm for its simplicity and accuracy,because it is sensitive to the circumstances,a fuzzy c-means (FCM) clustering algorithm is applied to improve it.Thus,a KNN-based two-step FCM weighted (KTFW) algorithm for indoor positioning in wireless local area networks (WLAN) is presented in this paper.In KTFW algorithm,k reference points (RPs) chosen by KNN are clustered through FCM based on received signal strength (RSS) and location coordinates.The right clusters are chosen according to rules,so three sets of RPs are formed including the set of k RPs chosen by KNN and are given different weights.RPs supposed to have better contribution to positioning accuracy are given larger weights to improve the positioning accuracy.Simulation results indicate that KTFW generally outperforms KNN and its complexity is greatly reduced through providing initial clustering centers for FCM.     

基于小波变换和模糊聚类的自适应水印嵌入方法

利用人类视觉系统(HVS)的掩蔽效应和小波多分辨率分析的特点,作者提出了一种通过在图象的小波域的细节部分进行模糊聚类来寻找适合嵌入水印的位置,再用隶属度作为嵌 入强度来嵌入水印的新的数字水印嵌入算法.实验表明该方法能在保持图象质量的前提下提高水印的鲁棒性.     

带容量约束的多车调度暂态混沌神经网络算法

带容量约束的多车调度问题是典型的NP-hard问题,利用模糊C均值聚类算法的相似性分类原理及混沌神经网络的全局搜索能力和高搜索效率,提出了一种快速且易于实现的新的混合启发式算法.该算法分为用模糊C均值聚类算法将所有客户按车容量要求装车和用暂态混沌神经网络方法对每条路线排序两个阶段.实例计算以及与其他算法比较表明,该算法是一种求解多车调度问题的可行且高效的方法.     

基于自适应动态时间规整(DTW)的GA-FCM多阶段间歇过程故障诊断

多时段是间歇过程的固有特征,对间歇过程划分阶段可以提高故障诊断的精度。采用模糊C-均值聚类（FCM）算法划分阶段存在对初始聚类中心敏感、易于陷入局部极优值的问题。提出遗传算法与FCM算法相结合的方法（GA-FCM）,用于克服FCM易于陷入局部极优值的问题,以达到全局最优。同时,针对间歇过程数据不等长问题,提出自适应动态时间规整（DTW）算法。随后,用GA-FCM方法完成阶段划分,再建立多向核主元分析（MKPCA）模型完成故障检测。最后将此算法应用于青霉素发酵过程,仿真结果验证了所提方法的可行性和有效性。     

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。     

基于ANFIS的软测量模型在浮选中的应用

以浮选过程为研究对象,提出一种基于自适应神经-模糊推理系统的经济技术指标软测量模型。该模型采用主元分析进行输入数据集降维,运用最小二乘法和粒子群优化算法相结合的混合学习算法对自适应神经-模糊推理系统结构参数进行优化设计。该混合学习算法提高了网络参数辨识的收敛速度,仿真结果表明,提出的模型能很好地实现浮选过程经济技术指标的全局预测,满足优化浮选药剂添加的计算要求。