基于小波核函数极限学习机的模型预测控制模拟

针对醋酸精馏控制中,产品质量采用常规的温度间接控制存在精度低的问题,提出了一种基于小波核函数极限学习机的模型预测控制(KMPC)策略,在醋酸浓度软测量的基础上直接控制产品质量。鉴于小波核函数极限学习机(KELM)算法训练速度快并且稳定的特点,该控制系统采用KELM建立醋酸浓度控制器预测模型,以预测控制器的输出作为再沸器蒸汽流量控制器的设定值,构成串级调节系统,同时,以灵敏板温度、塔底温度、再沸器入口温度、压力等变量作为扰动变量,实现了对复杂精馏过程的前馈控制和非线性预测控制。运用ASPEN DYNAMICS流程模拟软件建立的醋酸精馏塔动态模型对KMPC策略进行仿真研究,结果表明,与传统DMC预测控制方案比较,塔底醋酸浓度控制精度有较大提高,控制结构简单,易于实施,能够实现产品质量的卡边控制。     

改进的核极限学习机定位算法

针对神经网络无线定位方法,存在训练耗时长,定位结果易受噪声干扰的问题,提出了一种改进的核极限学习机无线定位算法。采取在同一位置进行多次测量的方法得到训练数据;把同一位置测得的数据划分为一个样本子空间并提取样本子空间的特征,以样本子空间的特征代替原来的训练数据;利用矩阵近似及矩阵扩展的相关理论改进核极限学习机算法;将处理过的训练数据利用改进的核极限学习机进行训练,得到定位预测模型。仿真结果表明,在相同数据集下,改进的核极限学习机训练用时短、定位速度快;在相同噪声干扰情况下,此算法定位预测误差小。经验证,该算法不但能提高网络的训练速度、定位速度,还能有效地降低噪声的干扰,提高定位精度。     

基于快速留一交叉验证的核极限学习机在线建模

提出了一种基于快速留一交叉验证(FLOO-CV)的在线核极限学习机(OKELM),以逐次增加新样本与删除旧样本的方式进行在线训练;设计了一种无需人为设定、能够根据系统过程特性自适应改变的FLOO-CV预测误差阈值,根据误差阈值仅引入预报误差较大的样本对模型进行更新,以提高模型的稀疏性和泛化能力;利用Hermitian矩阵求逆引理实现了对网络输出权值的递推求解,减小了在线存储空间和计算时间.经混沌时间序列预测和连续搅拌釜式反应器的过程辨识结果表明,相比于离线核极限学习机、无稀疏策略的在线核极限学习机和在线序贯极限学习机,OKELM具有更快的计算速度和更高的学习精度.     

小波核极限学习机及其在醋酸精馏软测量建模中的应用

传统的机器学习算法一般通过迭代进行参数寻优,导致学习速度慢,且容易陷入局部最小值。针对这个问题,提出了一种基于小波核函数的极限学习机(KEML)的软测量建模方法,将支持向量机(SVM)中核函数的思想运用到极限学习机(EML)中,避免了SVM训练速度慢以及ELM算法不稳定的缺点。将KEML算法运用于醋酸精馏的软测量建模问题中,仿真实验结果验证了该算法的学习速度是SVM的92倍,且算法的精度以及模型的泛化能力都有所提高。     

关于增量极限学习机的逼近阶估计

与以往探究增量极限学习机的全局逼近能力有所不同,文中给出了该算法定量的收敛性分析。源于纯贪婪算法估计逼近阶的思想,文中运用数列构造与不等式缩放等方法估计增量极限学习机的逼近阶,最终用定理证明了它对于连续目标函数f的逼近阶为o(n-16)。这就对增量极限学习机的快速收敛性能给出了清晰解释。     

基于布谷鸟搜索算法参数优化的组合核极限学习机

针对单核极限学习机在泛化性能上存在一定局限性的问题, 提出将再生核函数与多项式核函数相结合, 建立一种新的组合核极限学习机模型, 使其具有全局核与局部核的优点, 并选择布谷鸟搜索算法对其参数进行优化选择. 仿真实验结果表明, 采用基于再生核的组合核函数作为极限学习机的核函数可行, 在实验数据集的多值分类和回归问题上, 与传统支持向量机及单核极限学习机相比, 该模型具有更好的泛化性能.     

基于稀疏性贝叶斯极限学习机的气动调节阀多类故障诊断

气动调节阀是工业过程中使用最广泛的终端执行机构之一,它的性能好坏直接影响控制回路的性能.将基于稀疏性贝叶斯的极限学习机(SBELM)方法运用于多类故障诊断,基于DAMADICS平台的典型气动调节阀多类故障模型数据通过SBELM进行训练.不仅能根据模型的先验知识和基于最大后验概率准则(MAP)的贝叶斯思想估计出模型输出的概率分布,而且能基于设定的性能指标自动剔除无用的训练样本,用一小部分观测数据达到多故障分类的目的,能训练出一个精确且紧凑的故障诊断模型.     

基于正则极限学习机的烟草病毒病预测

为了对烟草病毒病的病情指数进行建模研究,采用了一种正则极限学习机算法：通过引入惩罚因子来权衡结构风险与经验风险的大小,进一步增强网络的泛化性．针对烟草病毒病的众多影响因素,采用灰色关联度算法选取主要影响因子．使用某地1984—1995年病情资料、相关虫情和气象资料,经过数据挖掘、建模仿真,将正则极限学习机应用于烟草病毒病预测中,效果较好,对烟草病毒病的防治具有指导意义．     

基于核极限学习机的飞行器故障诊断方法

针对高超声速飞行器反作用控制系统(reaction control system, RCS)的推力器故障,展开了基于核极限学习机(kernel extreme learning machine, KELM)的故障诊断方法研究,并对该诊断方法进行了参数优化和核函数优化,为飞行器执行器故障提供了快速准确的诊断方法。结果表明:该方法可以克服对飞行器模型的依赖,以数据驱动的方式对飞行器执行器故障实现快速准确的诊断。     

基于布谷鸟搜索算法参数优化的组合核极限学习机

针对单核极限学习机在泛化性能上存在一定局限性的问题, 提出将再生核函数与多项式核函数相结合, 建立一种新的组合核极限学习机模型, 使其具有全局核与局部核的优点, 并选择布谷鸟搜索算法对其参数进行优化选择. 仿真实验结果表明, 采用基于再生核的组合核函数作为极限学习机的核函数可行, 在实验数据集的多值分类和回归问题上, 与传统支持向量机及单核极限学习机相比, 该模型具有更好的泛化性能.     

基于角度分布的高维数据流异常点检测算法

为了有效检测高维数据流中的异常点,提出一种基于角度分布的高维数据流异常点检测(DSOD)算法.运用基于角度分布的方法准确识别高维数据集中的正常点、边界点以及异常点;构造了基于正常集、边界集的小规模数据流型计算集,以降低算法在空间以及时间上的开销;建立了正常集、边界集的更新机制,以解决大数据流的概念转移问题.在真实数据集上的实验结果表明,所提出的DSOD算法的效率高于Simple VOA算法与ABOD算法,并且适用于大数据流上的异常点检测.     

基于流形正则化的在线半监督极限学习机

在基于流形正则化的半监督极限学习机(SS-ELM)的基础上,利用分块矩阵的运算法则,提出了在线半监督极限学习机(OSS-ELM)方法.为避免在实时学习的过程中由于数据累积引起的内存不足,通过对SS-ELM的目标函数的流形正则项的近似,给出了OSS-ELM的近似算法OSSELM(buffer).在Abalone数据集上的实验显示,OSS-ELM(buffer)在线学习的累计时间与所处理的样本个数呈线性关系,同时,9个公共数据集上的实验表明,OSS-ELM(buffer)的泛化能力与SS-ELM的泛化能力的相对偏差在1%以下.这些实验结果说明,OSS-ELM(buffer)不仅解决了内存问题,还在基本保持SS-ELM泛化能力的基础上大幅度提高了在线学习速度,可以有效应用于在线半监督学习当中.     

基于深度极限学习机的柴油机尾气排放预测

准确预测拖拉机等柴油机械实际工况污染物排放在排放清单建立和区域污染物排放控制方面具有重要意义。基于拖拉机不同运行状态下发动机转速、油耗、燃烧比、CO、HC、NOX和PM等实测数据作为数据源,建立深度极限学习机(Deep Extreme Learning Machine,DELM）的预测模型,并对拖拉机怠速、行走和旋耕等基本工况下的污染物排放进行预测。为进一步评估DELM预测模型的适应性,将其与支持向量机(support vector machine, SVM)和前馈神经网络(Back propagation neural network, BPNN)模型进行对比分析。结果表明,1）DELM模型在预测排放时间序列方面具有一定优势,其预测拖拉机在怠速、行走和旋耕3种状态下的NOX、HC、CO和PM排放均方根误差均值分别为5.269×10-5、5.195×10-5、5.135×10-5和2.795×10-5。2）DELM模型与SVM和BP对比发现,DELM模型在鲁棒性以及适应性方面的优势显著。3）DELM方法的较高的准确度和泛化性,为基于发动机状态数据预测移动源尾气排放提供思路和方法。     

基于优化核极限学习机的泥石流危险性评估

山区环境中泥石流的孕育受多种因素的影响,为提高泥石流危险性的预测精度,提出一种萤火虫算法(firefly algorithm, FA)优化核极限学习机(kernel based extreme learning machine, KELM)的预测模型。首先,针对数据维度爆炸的问题,通过主成分分析(principal component analysis, PCA)数据降维,使得留有大部分致灾特征信息的因子输入训练模型;然后,使用萤火虫优化算法更新核极限学习机的参数,将四川省北川县监测数据输入优化后的预测模型,并与其他传统机器学习算法进行对比分析,验证该算法的优越性;最后,使用多种指标综合评估模型的预测效果。结果表明,FA-KELM模型能够有效地简化数据结构,提高泥石流危险性预测的准确性,为泥石流灾害预测方面的研究提供参考和借鉴。     

基于抽样方法的不确定极限学习机

实际应用中的大量数据具有不确定属性,而传统的挖掘算法无法直接应用在不确定数据集上.针对不确定数据的分类问题,提出一种基于抽样方法的不确定极限学习机.该算法通过抽样的方法,对不确定数据集中样本的抽样实例进行学习和分类,得到该不确定样本的所属类别的概率,从而实现了传统极限学习机分类算法对不确定数据的分类,并极大降低了不确定对象实例的枚举代价.实验结果表明,该算法在不确定数据的分类问题中具有较好的有效性和高效性.     

基于核极限学习机的煮糖结晶自适应控制研究

针对煮糖结晶过程难以进行自动控制的问题,提出一种基于预测模型的自适应控制方法.以逐步浓缩上升煮糖工艺为基础,基于核极限学习机构建糖膏液位和糖膏锤度的预测模型;以预测工艺偏差作为适应度函数,利用粒子群算法在线优化蒸汽阀和入料阀开度,并自动调节阀门用于跟踪理想工艺曲线.结果表明:与人工煮糖相比,自适应控制的煮糖过程更稳定且...     

基于ELM特征映射的kNN算法

研究了基于ELM特征映射的kNN算法,利用ELM特征映射,将原始数据映射到这种高维特征空间当中,使得数据间变得更加线性可分,即数据结构会变得简单,因此,在利用kNN算法进行分类时,利用ELM特征空间中对应的特征数据代替原始空间中的数据进行分类将会取得更好的分类效果.最后,来自MNIST和UCI中的几个数据集的仿真实验进一步验证了该算法的优良性能.     

基于稀疏编码和多核学习的图像分类算法

提出了一种基于稀疏编码和多核学习的图像分类算法.首先从图像中提取Dense-SIFT（Dense Scale Invariant Feature Transform）和Dense-SURF（Dense Speeded Up Robust Feature）2种特征,使用稀疏编码对特征点进行处理,得到一系列高维向量,然后对这些高维向量应用max-pooling算法,将图像表示成单个向量.最后,使用改进的多核学习方法对这些向量进行分类,对于不同的特征,使用不同核的组合以达到最好的分类效果.实验结果表明,该算法作为词袋（BoW）模型的改进,能够提高分类准确率.