辽宁省教育厅高等学校科学研究项目(202193396)
- 作品数：3 被引量：18H指数：2
- 相关作者：王介生张勇王伟张勇丛峰武更多>>
- 相关机构：大连理工大学鞍山科技大学北京联合大学更多>>
- 发文基金：辽宁省教育厅高等学校科学研究项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 智能数据预处理在浮选过程中的应用被引量：1
- 2005年
- 针对反浮选过程的被控对象复杂、数学模型不确定以及控制要求高等特点,提出一种基于主元分析和模糊聚类的数据预处理算法。采用模糊C均值聚类算法得到聚类中心,进行线形回归从而对过程变量数据进行了预处理。主元分析法则用来进行辅助变量的选取和输入高维向量的降维简化,针对主元变量采用径向基函数网络建立了系统经济技术指标的预测模型。根据工业实际生产数据进行的模型校验和误差分析表明,能够满足浮选过程控制的精度要求。
- 丛峰武张勇孙云兰
- 关键词：数据预处理模糊C均值聚类主元分析浮选过程径向基函数网络
- 浮选生产过程经济技术指标的软测量建模被引量：5
- 2005年
- 依据浮选过程的工艺机理和操作经验,初选了浮选过程经济技术指标神经网络软测量模型的输入变量,运用主元分析法对输入变量进行主元分解,降低输入变量维数且消除了输入变量之间的线性相关性,再通过基于最近邻聚类学习算法的径向基函数神经网络进行建模。仿真结果表明,该模型具有较快的训练速率和较高的预测精度,可以满足浮选过程实时控制的在线软测量要求。
- 张勇王介生王伟姚伟南
- 关键词：浮选过程主元分析法径向基函数神经网络软测量
- 浮选生产过程经济技术指标的软测量建模
- 依据浮选过程的工艺机理和操作经验,初选了浮选过程经济技术指标神经网络软测量模型的输入变量,运用主元分析法对输入变量进行主元分解,降低输入变量维数且消除了输入变量之间的线性相关性,再通过基于最近邻聚类学习算法的径向基函数神...
- 张勇王介生王伟姚伟南
- 关键词：浮选过程主元分析法径向基函数神经网络软测量
- 文献传递
- 专家控制方法在浮选过程中的应用被引量：12
- 2004年
- 针对浮选过程被控对象复杂、数学模型不确定以及控制要求高等特点,提出一种用于阳离子浮选过程的专家控制方法,使系统具备一定的自学习和自组织的能力.所采用的规则表示法能自然、完整地表示浮选过程的知识,又便于知识库的维护.实际应用结果表明,所提出的专家控制方法能够满足浮选过程控制的要求.
- 张勇王介生王伟
- 关键词：浮选过程专家系统自学习知识获取
