基于AMWPSO-LSTM的多阶段间歇过程故障预测

过程安全对于间歇过程生产具有重要意义，为提高间歇过程生产安全性，提出一种基于改进粒子群算法(AMWPSO)优化长短期记忆网络(LSTM)的间歇过程故障预测模型AMWPSO-LSTM。针对LSTM中的神经元个数、迭代次数、学习率等参数需要人为设置的问题，采用AMWPSO对这些参数进行自动寻优。AMWPSO在原有粒子群优化算法(PSO)中融入了自适应变异和非线性递减惯性权重，提高了PSO的参数寻优能力。由于间歇过程具有多阶段性，因此先根据模糊C均值聚类(FCM)方法对间歇过程进行阶段划分，再利用Pearson相关系数对各阶段实验数据进行相关性分析，以降低系统变量的维数，并建立各阶段T²统计量控制限作为系统是否发生故障的指标。实验以青霉素发酵过程数据为例，建立基于AMWPSO-LSTM 的多阶段故障预测模型，并将该模型的预测结果与基于LSTM的多阶段预测模型、基于PSO-LSTM的多阶段预测模型的预测结果进行比较，结果表明，基于AMWPSO-LSTM 的多阶段故障预测模型可取得较高的预测准确度。     

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AMWPSO-LSTM的多阶段间歇过程故障预测

过程安全对于间歇过程生产具有重要意义,为提高间歇过程生产安全性,提出一种基于改进粒子群算法(AMWPSO)优化长短期记忆网络(LSTM)的间歇过程故障预测模型AMWPSO-LSTM。针对LSTM中的神经元个数、迭代次数、学习率等参数需要人为设置的问题,采用AMWPSO对这些参数进行自动寻优。AMWPSO在原有粒子群优化算法(PSO)中融入了自适应变异和非线性递减惯性权重,提高了PSO的参数寻优能力。由于间歇过程具有多阶段性,因此先根据模糊C均值聚类(FCM)方法对间歇过程进行阶段划分,再利用Pearson相关系数对各阶段实验数据进行相关性分析,以降低系统变量的维数,并建立各阶段T²统计量控制限作为系统是否发生故障的指标。实验以青霉素发酵过程数据为例,建立基于AMWPSO-LSTM 的多阶段故障预测模型,并将该模型的预测结果与基于LSTM的多阶段预测模型、基于PSO-LSTM的多阶段预测模型的预测结果进行比较,结果表明,基于AMWPSO-LSTM 的多阶段故障预测模型可取得较高的预测准确度。     

最优组合重新参数化

提出了一种最优的曲线重新参数化方法.该方法采用分段有理线性函数作为重新参数化函数来增加自由度.其中一个自由度用于保证连续性条件的满足,其余的自由度用于达到L2范数下的最优参数化.在不改变参数区问和参数域的情况下,得到在任意参数节点集上的C1连续有理参数化的显式表示形式.相对于新的参数,目标函数是线性的,最优值能够通过求解一个二次方程得到.最后用实例验证了新方法的有效性.     

构建郑州市文献信息资源共建共享联盟的思考

介绍了郑州市文献信息资源共建共享取得的成绩,指出了郑州市文献信息资源共建共享中存在的问题,提出了构建郑州市文献信息资源共建共享联盟的设想。     

消除Shear-Warp算法图像波纹失真的一种新方法

Shear-Warp算法是目前体绘制中应用很广泛的一种方法.由于它使用面采样即双线性插值的方式,忽略了与错切平面垂直方向上的深度信息,因此得到的图像在一定的角度会产生波纹失真.提出了在视角变换矩阵中引入一个可调的系数来达到消除图像波纹失真的方法,系数γ的引入只是在某些角度时会改变变形矩阵中的部分元素,即只对中间投影图像到最终图像的投影过程作了少量的调整,没有增加计算复杂度,而达到消除波纹的目的.给出了消除图像波纹前后的比较结果.     

基于改进天牛须算法优化的确定性跳跃循环状态网络的交通流预测

为了提高短时交通流速度预测的精度,提出一种基于改进天牛须算法优化的确定性跳跃循环状态网络的交通流预测模型.首先对交通流速度序列进行浑沌性分析,重构序列的相空间,将对交通流速度序列的研究映射到其所在的相空间中进行;然后引入变步长因子和模拟退火技术对天牛须算法(beetle antennae search,BAS)进行改进,并以改进算法优化确定性跳跃循环状态网络(cycle reservoir with regular jumps,CRJ)的参数构建预测模型;最后通过实例对比分析模型的有效性.结果表明:通过相空间重构对交通流速度序列处理,能够挖掘序列内部的动态特性,使之更加适用于网络的建模;所提模型的预测结果同对比模型相比,平均绝对百分比误差下降了1.05％ ～6.04％,有效地提高了短时交通流速度的预测精度.     

一种端点插值的Bézier曲线降阶的方法

提出了一种端点插值的B啨ｚｉｅｒ曲线降阶的新方法 .利用B啨ｚｉｅｒ曲线升阶公式产生端点插值降阶的约束条件 .新的B啨ｚｉｅｒ曲线通过极小化降阶前和降阶后两曲线的一阶导矢之差的平方的积分产生 ,从而把新旧控制点之间应满足的关系归结为一个导致线性方程组的目标函数 ,通过求解线性方程组求出降阶曲线的控制点 ,实现了一次降多阶逼近 .本文还通过实例对新方法和已有方法的逼近精度进行了比较 .     

电子政务信息资源开发研究现状述评

信息资源是电子政务的核心部分,国内外对电子政务信息资源开发等方面还存在着诸多争议。综述了国内外关于电子政务信息资源开发研究所取得的成果,以期对我国的理论研究与建设实践有所借鉴。