王强
- 作品数：5 被引量：55H指数：4
- 供职机构：中国石油大学（华东）信息与控制工程学院更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划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>>
- 基于KPCA-LSSVM的软测量建模方法被引量：27
- 2011年
- 提出了一种将核主成分分析(KPCA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的软测量建模方法。核主成分分析能够对样本数据进行特征提取,消除数据的相关性。本文利用KPCA提取主元,降低样本的维数;然后利用最小二乘支持向量机进行建模,不仅降低了模型的复杂性,而且提高了模型的泛化能力。用该方法建立柴油凝点的软测量模型,和其他4种方法比较,结果表明基于KPCA-LSSVM方法建立的软测量模型有较好的预测效果和泛化能力,是一种有效的数据建模方法。
- 王强田学民
- 关键词：软测量
- 一种引入动量项的小波神经网络软测量建模方法被引量：15
- 2011年
- 针对小波神经网络存在收敛速度缓慢且容易陷入局部极小的问题,提出一种参数修正改进算法。首先,输出层神经元函数采用双曲正切函数代替传统的Sigmoid函数;其次,通过在权值调整式中增加动量项的方法选择学习步长,以提高网络学习效率。利用所提改进方法建立催化裂化主分馏塔轻柴油凝点软测量模型,结果表明,改进小波神经网络模型的预测精度和泛化能力优于BP神经网络和小波神经网络模型,对生产有重要的指导意义。
- 田学民王强邓晓刚
- 关键词：软测量小波神经网络小波变换动量项
- 基于改进的GA-LSSVM的软测量建模方法被引量：8
- 2012年
- 针对工业过程中某些重要过程变量难以实现在线测量的问题,提出了一种改进的最小二乘支持向量机(IGA-LSSVM)的软测量建模方法.该方法采用核独立分量分析(KICA)对高维数据进行特征提取,利用改进的最小二乘支持向量机进行建模.该方法既利用了最小二乘支持向量机求解速度快的特点,又利用了自适应遗传算法强大的全局搜索能力,增强了模型的自适应性.用该方法建立柴油凝点的软测量模型,结果表明,基于IGA-LSSVM方法建立的软测量模型具有较高的预测精度和泛化能力.
- 王强田学民
- 关键词：软测量
- 基于模糊信息粒化软测量建模方法研究被引量：5
- 2012年
- 提出了一种模糊信息粒化方法和支持向量机相结合的软测量建模方法.利用模糊信息粒化方法对样本数据进行特征提取,降低样本的维数;利用提取的特征作为支持向量机的输入进行建模.用该方法建立柴油凝点的软测量模型,结果表明,该模型具有很好的预测精度和泛化性能,是一种有效的数据建模方法.
- 王强田学民
- 关键词：软测量支持向量机结构风险最小化
- 一种引入动量项的小波神经网络软测量建模方法
- 针对小波神经网络存在收敛速度缓慢且容易陷入局部极小的问题，提出一种参数修正改进算法。首先， 输出层神经元函数采用双曲正切函数代替传统的Sigmoid函数;其次，通过在权值调整式中增加动量项的方法选 择学习步长，以提高网络...
- 田学民王强邓晓刚
- 关键词：软测量小波神经网络小波变换动量项
