多阶段逆模型方法及在胶液生成过程中的应用

针对一类串联型工业大系统,提出了多阶段逆模型建模方法:将串联大系统分为若干个阶段,以产品质量指标作为过程设计的起点,用逆向推理的方法,建立各个阶段的逆模型;根据产品质量指标的要求,直接求出各个阶段的控制变量设定值.将该方法应用于胶液生成过程的软测量建模,采用多阶段建模方法和整体建模方法分别建立了基于BP神经网络的胶液生成过程逆模型,并从误差平方和MSE和命中率等方面对两种建模方法的建模精度进行了比较.结果表明,多阶段建模方法可以获得更高的建模精度;同时,具有更大的灵活性;而且逆模型方法可以根据质量指标求出控制变量设定值,更便于实际应用.     

基于多GPU的正则表达式匹配技术

针对传统正则匹配性能低下的问题,设计了基于多GPU的正则表达式匹配引擎,并采用折半分组优化算法解决了有限状态自动机在大规模正则集合情况下由于空间爆炸无法使用的问题,并做了相关的优化,提升了数据匹配速度.实验结果表明:基于多GPU的正则表达式匹配性能较CPU提升了61倍,其数据吞吐率远优于其他加速方式.     

滴丸机石蜡油液位的模型参考模糊自适应PID控制

滴丸机定型杯石蜡油液位控制系统是一个存在非线性、参数时变性和耦合性的复杂系统．通过分析建立了该液位系统的数学模型,并且将自适应控制、模糊控制和PID控制结合起来,提出了一种模型参考模糊自适应PID控制方法．该方法无需辨识被控对象参数,实时性好,便于在线控制．仿真结果表明,该方法具有较好的动态品质和调节精度,以及很强的鲁棒性,即使当被控对象参数摄动20％时,依然可以获得理想的控制效果．现场运行实验结果也表明了该方法的有效性．     

一种改进支持向量域数据描述方法及其应用

针对支持向量域数据描述中的核参数选择及其决策边界规整问题,提出一种新的改进算法.该算法根据支持向量域数据描述本身的特点,利用非高斯性来测量核空间样本接近球形区域分布的程度,并根据此测量结果来优化核参数.当核参数选定之后,核空间样本可能存在分布不均匀的现象,对此,该算法应用核主元分析来进行规整,即通过尺度变换来调整各主轴的长度,以获得一个更合理的球形分界面.最后通过标准数据集和TEP故障诊断仿真以验证该算法,仿真实验结果表明了该算法的有效性.     

交互式动态影响图的一种近似求解算法

提出一种基于行为等价原理分段处理交互式动态影响图（I-DID）的近似算法：先将底层I-DID模型分解成包含若干时间片的子片段,求解首片段,获得各模型的策略树,并依行为等价原理合并策略树,形成策略图,其结果作为下一片段的初始模型,再进行求解.重复这个过程,直到最后片段结束,获得完全策略图,用来指导agent是否进行模型更...     

带置信度的混合压缩相符预测器模型研究

提出一种改进的混合压缩相符预测器.混合压缩相符预测器采用两阶段压缩过程:先将都分序列样本压缩成模型以知识的形式保存;再将知识传递给后续样本用于置信预测.混合压缩相符预测器不仅能提高计算效率,还提供巧妙的邻近性度量,从而极大地提高了第二阶段的预测效率.以田纳西一伊斯曼化工过程为例,验证了该方法的有效性和高效性.     

交互式动态影响图及其精确求解算法

为了表示部分可观察马尔可夫环境下,多Agent决策中各Agent之间的动态结构关系,对影响图(IDs)在结构和时间上进行扩展,形成一种能够对其他Agent建模的决策模型:交互式动态影响图(I-DIDs).I-DIDs是不确定环境下多Agent进行序贯决策的图模型.该模型的解是在对其Agent行为概率分布的预测下提供给该...