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1.
将人工生命科学引入优化问题的处理中,通过对"生命游戏"这一特殊元胞机制的研究,并结合遗传算法(GA),建立了基于GA的元胞自动机优化模型.将该方法用于常用测试函数优化问题的求解,仿真结果表明所提出的新方法具有良好的性能.把基于GA的元胞自动机优化方法和BP神经网络相结合,用于丙烯腈收率软测量建模.结果表明:基于此方法的软测量模型精度高、性能较好,具有应用前景.  相似文献
2.
针对最小二乘支持向量机的多参数带来的参数寻优问题,将进化算法(遗传算法和PSO算法)应用其中,通过Sinc函数的测试,成功地实现了多参数的联合优化;将这一方法应用到德士古炉温软测量建模中,采用来自工业现场的实测数据进行仿真,将两种方法的仿真结果与常用的BP神经网络进行比较,可以看出两种算法都较好地解决了最小二乘支持向量机的参数优化问题.  相似文献
3.
综合同伦方法与Levenberg-Marquardt(LM)优化方法,提出了一种新型非线性同伦LM神经网络学习算法以改善现有神经网络学习算法的学习效率,分析了不同类型的过渡函数对神经网络泛化性能的影响.该算法具有稳定性强、收敛性能好的特点.结合工业过程实际要求,将提出的改进算法用于丙烯腈收率神经网络软测量建模并与几种常见建模方法比较,结果表明:基于改进算法的软测量模型具有更高的测量精度和更好的泛化性能,满足现场测量要求.  相似文献
4.
在分析基本微粒群优化算法(PSO)和支持向量机(SVM)原理的基础上,采用带有末位淘汰机制的微粒群优化算法优化支持向量机的参数,建立了延迟焦化装置粗汽油干点软测量的微粒群支持向量机模型.该方法利用支持向量机结构风险最小化原则和PSO算法快速全局优化的特点,用于软测量建模.仿真实验表明:所建模型的泛化性能较好,模型具有较高的精度.  相似文献
5.
针对简单量子遗传算法在优化高维问题寻优速度慢、收敛率低的缺陷,提出一种改进的量子遗传算法,通过搜索各种群中最优染色体组成当前最优个体,并依此个体来确定量子门的全局最优搜索方向.将改进算法用于优化小波神经网络,藉此建立了4-CBA浓度的软测量模型.仿真结果表明:与简单量子遗传算法相比,改进算法对复杂优化问题具有全局快速寻优性能.  相似文献
6.
介绍了一种与支持向量机(SVM)函数形式相同的稀疏概率模型--关联向量机(RVM),其训练是在贝叶斯框架下进行的,在处理具有噪声的函数回归时,RVM具有很出色的性能.与SVM相比不仅解更稀疏,而且无需调整模型参数,核函数选择也不受限制.将RVM应用于PTA装置溶剂脱水塔塔顶塔底组分软测量建模,仿真结果表明:该方法预测精度较高,具有一定的应用价值.  相似文献
7.
根据乙烯精馏工艺操作经验和智能控制、先进控制理论,开发了基于常规控制与产品质量软测量模型的专家控制系统.该专家系统采用专家操作经验间歇式地调节回流比和灵敏板温度设定值来达到提高产量、降低能耗的目标,为此必须在保证产品质量的前提下尽可能地接近合格线,使操作控制在质量"卡边"水平上,从而减小回流比(增加产量),减少塔釜加热量(降低能耗).将专家系统原理和DCS实时通讯能力及开发平台结合起来,充分利用系统软硬件资源,开发出具有集专家经验知识工艺机理,具有实时性、开放性等特点的专家控制系统,经工程投运达到预期的节能目标.  相似文献
8.
提出了一种改进的粒子群算法,很好地解决了基本粒子群算法中易陷入局部最优的缺点。通过比较和分析几个标准测试函数的计算结果,改进的粒子群算法的优良性得到充分的证明。改进的粒子群算法被用于优化神经网络的结构和参数,结果表明:不但网络的结构得到控制,而且泛化性能有了较大的提高。同时,算法在优化神经网络上的有效性也在4-CBA含量的软测量建模中得到了很好的证实。  相似文献
9.
针对菌体细胞浓度是影响谷氨酸发酵过程重要的生物参数,而其在线实时检测难以实现的状况,采用遗传算法和BP神经网络相结合的方法(GA-BP网络)对其进行软测量。通过对谷氨酸生产工艺过程的分析,找到影响菌体细胞浓度的过程参数,从现场历史数据中选取样本,建立软测量模型。仿真结果表明:新方法可以避免单独使用BP网络陷入局部最小的问题,能加快全局收敛速度,对谷氨酸发酵过程菌体浓度的软测量效果更好。  相似文献
10.
针对粒子群算法用于高维数、多局部极值点的复杂函数寻优时易陷入局部最优解现象,提出一种改进的带扰动项粒子群算法并进行收敛性分析。算法中引入进化速度因子,当粒子进化速度低于一定值时在粒子速度更新方程中添加扰动项使粒子逃离局部最优区而继续搜索。对几个复杂函数的寻优测试表明:改进算法的收敛速度、收敛精度和全局搜索性能均有显著提高。将本方法用于建立丙烯腈收率神经网络软测量建模,研究结果表明模型精度较高、泛化性能好,满足现场测量要求。  相似文献
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