多神经网络在软测量仪表中的应用

针对化工过程对象的复杂性和不确定性,介绍了采用以RBF神经网络作为子网络的多神经网络在软测量仪表中的应用。用粘度软测量仪表的实例证明了使用多神经网络建模的有效性。     

基于对角递归神经网络的控制系统

针对角递归神经网络具有结构简单、收敛速度快,可广泛用于非线性系统的辨识与控制的特点.基于工业自动化通用技术平台(IAP),采用图形化控制策略组态技术开发了一套基于对角递归神经网络的控制系统,该系统具有基于参考模型跟踪的控制结构,可快速自适应地调整控制器参数.仿真实验结果表明,基于对角递归神经网络的控制系统控制精度高、稳定性好,可成为处理复杂工业过程,尤其是解决不确定和非线性领域问题的有效工具.     

基于对角递归神经网络盲均衡算法的研究

提出了一种基于对角递归神经网络的盲均衡算法。利用对角递归神经网络结构简单、计算量少的优点,结合传统的恒模盲均衡算法定义了代价函数,用最速梯度下降法推导出了其算法迭代公式。计算机仿真表明,该算法收敛速度较快,误码率较小。     

基于神经网络的过程软测量

以神经网络实现对某厂萃取精馏塔产品成分的实时估计，神经网络选用多层前馈网络，具有６个输入结点、１个输出结点、单隐层结构、１０个隐结点。所点数据全部取自生产现场，共取１８组样本数据，其中１５组用于网络的学习，３组用于网络的检验，结构分析表明，年建立的社会网络可以所映实际对象。     

基于对角递归神经网络盲均衡算法的研究

提出了一种基于对角递归神经网络的盲均衡算法。利用对角递归神经网络结构简单、计算量少的优点,结合传统的恒模盲均衡算法定义了代价函数,用最速梯度下降法推导出了其算法迭代公式。计算机仿真表明,该算法收敛速度较快,误码率较小。     

基于核主元分析和动态递归模糊神经网络的软测量建模

针对软测量建模过程中的误差数据剔除、特征提取,及模型的动态辨识问题,提出基于核主元分析和动态递归模糊神经网络软测量建模方法.首先,利用样本间马氏距离进行样本相似程度分析,去除样本中错误数据以确保数据质量;然后利用核主元分析提取系统的非线性主元,作为动态递归模糊神经网络的输入;最后利用新样本数据训练动态递归模糊神经网络.将该方法应用于赖氨酸发酵过程的产物浓度预测,仿真结果表明该方法具有较高的预测精度,满足现场测量要求.     

神经网络多模型软测量技术及应用

基于多模型思想，采用模糊聚类的方法对软测量数据进行了分类，对每类数据基于神经网络(NN)建模，采用RBF神经网络构造了每个数据样本的隶属度，将各模型输出的数据进行隶属度加权求和得到最终的软测量输出，并对某催化重整生产装置催化剂再生器氧含量进行了建模研究，获得了满意的结果。     

基于多神经网络模型的酯化反应软测量

对模糊C-均值聚类算法加以改进,将系统输入数据进行模糊划分,分成具有几个不同聚类中心的子集;继而引入到多模型建模过程中,针对每个子集建立相应的径向基函数(RBF)网络模型。而全局模型则由各个子模型的输出加权组合。最后通过对聚合釜反应器软测量建模的研究,表明该方法具有拟合精度高和泛化能力强的特点,验证了此多模型建模方法的有效性和快速性。     

软测量技术

软测量技术已经广泛地应用于过程控制领域，本文提出软测量技术所包括的主要内容，并逐一对其进行介绍。     

基于对角递归神经网络的建模及应用

介绍了对角递归神经网络,针对BP算法收敛慢的缺点,将递推预报误差学习算法应用到神经网络权值和域值的训练.通过对非线性系统辨识的仿真及在磷化温控系统建模中的应用,验证了这种建模方法的有效性.     

基于Elman神经网络的城市污水处理水质参数软测量

在介绍序批式活性污泥法(SBR)的城市生活污水处理工艺的基础上,针对反应过程所具有的多变量、非线性和动态复杂反应的特点,利用水质参数与多个过程可测参数间的关联关系,提出了基于Elman递归人工神经网络的水质参数软测量模型.以ORP,DO浓度和pH值作为输入参数,可实现对COD,NH3,TP水质参数的软测量.基于污水处理实验数据建立软测量模型,结果表明,上述软测量模型对污水处理水质指标COD,NH3,TP具有理想的预测效果.     

二阶对角递归神经网络船舶横摇运动预测

提出一种船舶横摇时间序列预测方法.该方法使用在隐层具有2个反馈权值的对角递归神经网络进行预测,给出了此网络易于实现的动量梯度学习算法(DBP),并对其收敛性进行了验证.运用该模型对我国某型船舶在横浪中航行情况进行预测,结果表明:本网络可以储存更多的历史数据,有更好的记忆性能,所使用的模型比DRNN模型及前向网络BP模型能快速、准确地预测船舶横摇运动时间序列,仿真实验验证了该方法的可行性与有效性.     

用动态神经网络解决粘度预测的方法

针对聚酯生产中粘度计测量滞后的问题,报告了用动态神经元网络进行粘度预测的方法,着重讨论了神经网络输入 变量的选择,构成动态神经网络的结构以及实现在线修正的方法。     

基于预训练模型和多视角循环神经网络的电力文本匹配模型

针对传统方法未能考虑词向量的动态性及句子间交互不充分等问题,提出基于BERT预训练模型及多视角循环神经网络的文本匹配模型。通过BERT-whitening方法对BERT输出的句向量进行线性变换优化,并利用多视角循环神经网络将两句子不同位置的BERT动态词向量进行双向交互计算;将句向量与词粒度交互向量进行融合后计算结果。实验结果表明,提出的模型相较于对比模型有明显性能提升,实用性良好。     

基于BP神经网络的高炉熔渣黏度预测

建立一种BP神经网络模型来预测多元组分CaO-SiO2-Al2O3-MgO系高炉熔渣的黏度,并对其测量值进行实验验证。结果表明,采用BP神经网络模型对高炉渣黏度预测的总平均误差为2.36%,较好地解决了预测结果与实验结果之间的非线性关系,且预测结果与实验结果相吻合。     

基于递归模糊神经网络的多时延基因调控网络构建方法

为了处理连续的时序基因表达数据,提出了一个基于递归模糊神经网络的多时延基因调控网络构建算法.该算法能直接用于分析连续的时序基因表达数据,避免离散化数据造成的信息损失.使用时序互信息估计基因间的转录时延,并限制每个基因的潜在调控基因,从而有效提高建网的效率和精确度.酵母菌细胞周期表达数据的实验结果表明该算法能正确选择潜在的调控基因,更加精确地构建基因调控网络.     

基于RBF神经网络的丙烯腈收率软测量方法

针对丙烯腈生产在线收率的测量问题,通过研究RBF网络的特点,利用其学习时间短且具有良好的逼近性能,及其在建立软测量模型中的较大优越性,采用RBF网络建立丙烯腈收率在线测量的软测量模型,并运用大量实测数据进行训练和仿真.结果表明,该方法可以实现对丙烯腈收率的在线测量,为实现直接质量控制奠定了基础.     

基于地理本体的空间传感网数据处理

 传感网的研究和应用已经成为推动新信息时代发展的重要动力,而传感网络的运行无法避免结构复杂的海量传感数据的处理.尽管目前已有大量的数据融合算法和模型的出现,但无法避免数据语义、网络语义异构等等问题.结合传感网的特征和地理本体的研究,本文首先提出了空间传感网的定义,随后提出了基于空间传感网的地理本体库公理化模型,最后给出了应用于湖泊领域的实践,结果显示采用文中所提方法既能够节约传感网有限的动力资源,又能够有效消除传感网中的异构.     

RNN神经网络的应用研究

对动态回归神经网络模型结构与算法进行了分析，采用多层反馈ＲＮＮ网络，以典型的非线性化工过程ＣＳＴＲ为应用对象，比较了采用前馈ＢＰ网络和Ｅｌｍａｎ的ＲＮＮ网络进行模型化与模拟，最后用一个时变过程和苯酐工业生产过程模拟验证。结果表明，动态回归神经网络具有较好的收敛性和稳定性，可用于复杂动态过程的工业应用。