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1.
张宇  李柠  黄道 《医学教育探索》2005,(2):208-211226
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。  相似文献
2.
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。  相似文献
3.
目的:研究零过多计数资料的分布拟合方法并应用于急性上呼吸道感染调查资料.方法:将数据分为两部分,一部分为零部分,另一部分为Poisson分布部分,然后通过转换,形成条件零堆积模型(ZTP),运用logit和log两种连接函数进行拟合.结果:在ZTP部分表示,低年龄和住在低层的发病次数多;logit部分显示年龄小、有锻炼习惯者、健康状况差和有慢性呼吸系统疾病史的人易发病.结论:转换后的零过多模型可以更好地对影响因素进行解释.  相似文献
4.
针对动态实时优化(DRTO)与模型预测控制器(MPC)结合的双层结构中由于DRTO与MPC的模型不一致影响优化效果的问题,本文将多模型广义预测控制器(GPC)引入到DRTO双层结构中,设计了基于DRTO双层结构的多模型GPC控制器。上层结构为DRTO层主要解决经济目标函数的优化问题,采用动态过程模型实时优化更新输出对象的最优设定值轨迹。下层结构采用多模型GPC控制器替代原先的单模型MPC控制器,主要是抑制过程中的快速干扰追踪DRTO层得到的最优设定值轨迹。多模型GPC控制器采用多个固定模型和自适应模型来并行辨识系统的动态特性,减小由于上下层模型不一致造成的误差的同时可以提高系统暂态性能和模型参数跳变时系统的调节能力,最后通过仿真验证了该方法的可行性和有效性。  相似文献
5.
多模态过程中各个模态均有不同的特征,因此模态数据的局部特征比全局特征更能有效、合理地表征实际化工过程。为利用多模态数据的局部特征,提出了基于数据局部特征的多模型方法(LFMM)用于多模态过程的监控。首先,离线阶段考虑到数据间的时序信息以及数据特征,利用不同时间窗内数据的变异系数(CV)完成多模态数据集的聚类;然后,考虑到不同模态的数据在空间分布上具有不同的疏密性特征,建模阶段利用局部离群因子(LOF)算法计算数据在其模态数据集中的局部密度,监控时将在线数据的局部密度作为统计特征,并构造全局概率指标用于多模态过程监控;最后,通过田纳西伊斯曼(TE)过程验证了本文方法的有效性。  相似文献
6.
Aspen Plus仿真软件能够很好地实现化工工艺流程的模拟,并能对化工工艺流程实现参数优化、灵敏度分析和经济评价等。但化工工艺流程复杂,装置模型众多,Aspen Plus中现有的模型库不可能提供所有的单元模型。基于Aspen与Matlab的数据交互功能,开发了Aspen与Matlab接口用户模型——AEM用户模型。该用户模型能够实现在Aspen界面下调用Matlab程序,建立基于软测量技术的用户模型,大大扩展了Aspen Plus的适用范围。应用本文方法,采用高斯过程回归(GPR)软测量多模型建模方法,完成了双酚A生产流程中结晶塔的用户模型开发,实现了双酚A加合物结晶过程的模拟,并应用于双酚A生产流程模拟中。  相似文献
7.
针对污水处理过程高度非线性及强耦合性的特点,基于多个模型的组合可以提高模型精度和鲁棒性的思想,提出了一种基于 模糊核聚类的多最小二乘支持向量机的软测量建模方法。该方法根据不同工况使用模糊核聚类算法对输入数据进行聚类划分,针对 每个聚类子集用最小二乘支持向量机方法建立子模型,最终通过子模型切换策略得到系统输出。在污水处理过程仿真平台展开验证 工作,对生化需氧量BOD的软测量进行建模,获得了良好的实验结果。  相似文献
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