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1.
2.
由于网络本身以及网络中应用节点的不确定性,使得网络控制系统工作在一个可变负载、开放、不稳定的环境中。为保证网络控制系统在可变负载的网络环境中稳定运行,提出了一种基于多输入多输出支持向量机(MIMOSVM)的变采样周期策略,根据网络负载的变化,动态地更新各控制回路的采样周期。仿真结果表明:该策略可以使可变负载的网络控制系统始终稳定运行,并且在提高网络控制系统控制性能的同时也提高了网络的可调度性。  相似文献   
3.
小波核极限学习机及其在醋酸精馏软测量建模中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
传统的机器学习算法一般通过迭代进行参数寻优,导致学习速度慢,且容易陷入局部最小值。针对这个问题,提出了一种基于小波核函数的极限学习机(KEML)的软测量建模方法,将支持向量机(SVM)中核函数的思想运用到极限学习机(EML)中,避免了SVM训练速度慢以及ELM算法不稳定的缺点。将KEML算法运用于醋酸精馏的软测量建模问题中,仿真实验结果验证了该算法的学习速度是SVM的92倍,且算法的精度以及模型的泛化能力都有所提高。  相似文献   
4.
老年人生活事件评价,社会支持,心理健康的关系研究   总被引:15,自引:3,他引:12  
目的 探讨老年人生活事件评价、社会支持、心理健康水平之间的关系。方法 杭州市两个街道机抽取440名60岁以上的老年人,用问形式调查生活事件评价、社会运行和心理健康水平。结果 生活事件评价、社会运行与老年肃清在,社会支持可能是生活事件评价和心理健康水平之间的中介变量。结论 老年人对生活事件和社会支持的认知评价是影响心理健康的重要因素。  相似文献   
5.
心理干预对痔手术患者的应激和术后恢复影响   总被引:3,自引:0,他引:3  
任华  刘爱伦 《浙江医学》2007,29(3):238-240
由于痔手术存在肛口痛觉敏感,创面不缝合,愈合时间长,排便、换药时创面拉开有出血,术后伤口易水肿等特点,痔手术较其他小手术痛苦大,愈合时间长,护理麻烦,并发症多。痔手术患者除了术前对手术的焦虑外,术后由于出血疼痛较重,应激反应也比较大。笔者在痔手术前后对手术患者进行认知、放松和支持三种方式的心理干预,观察心理干预对痔手术患者的应激和术后恢复的影响,旨在为痔手术患者围手术期临床心理治疗提供实验和理论依据。  相似文献   
6.
为了提高粒子群算法搜索精度和避免陷入局部最优,提出了一种改进的粒子群优化算法。一方面引入平均最好位置调整速度,使粒子可以利用更多的信息决策自己的行为;另一方面对引入的平均最好位置进行小波变异,增加算法的种群多样性。仿真实验结果表明:改进的粒子群算法具有寻优能力强、搜索精度高、稳定性好等特点。  相似文献   
7.
提出了一种含有不确定性环节的非线性时滞系统的执行器鲁棒故障诊断方法,通过应用观测器技术和自适应技术来确定估计系统输出与实际系统输出的差值,若大于或等于阈值,诊断发生了故障。同时详细地分析了该方法的鲁棒性、灵敏性和稳定性。最后通过仿真验证了它的有效性。  相似文献   
8.
现有的盲分离算法绝大部分是独立分量分析法,然而在实际应用中,独立分量分析法有诸多的限制条件.针对该问题,本文提出一种基于独立因子分析法(Independent Factor Analysis,IFA)的信号盲分离算法.独立因子分析法结合了一般的因子分析法、主元分析法以及独立分量分析法的优点,用于解决混合语音信号的盲分离问题.实验结果证明:独立因子分析法可以处理信源数目不同且数据包含强噪声的情况.数据信噪比越低,独立因子分析法的优势更为显著.  相似文献   
9.
针对醋酸精馏控制中,产品质量采用常规的温度间接控制存在精度低的问题,提出了一种基于小波核函数极限学习机的模型预测控制(KMPC)策略,在醋酸浓度软测量的基础上直接控制产品质量。鉴于小波核函数极限学习机(KELM)算法训练速度快并且稳定的特点,该控制系统采用KELM建立醋酸浓度控制器预测模型,以预测控制器的输出作为再沸器蒸汽流量控制器的设定值,构成串级调节系统,同时,以灵敏板温度、塔底温度、再沸器入口温度、压力等变量作为扰动变量,实现了对复杂精馏过程的前馈控制和非线性预测控制。运用ASPEN DYNAMICS流程模拟软件建立的醋酸精馏塔动态模型对KMPC策略进行仿真研究,结果表明,与传统DMC预测控制方案比较,塔底醋酸浓度控制精度有较大提高,控制结构简单,易于实施,能够实现产品质量的卡边控制。  相似文献   
10.
针对支持向量机(SVM)参数的选取困难,提出了利用改进的遗传算法(IGA)对其参数进行优化。IGA采用代沟选择和可变交叉概率,确保当前种群中最适应的个体总是被连续传播到下一代,并使进化后期优化的对象比较容易稳定,计算效率提高。将基于改进遗传算法优化的SVM(IGA-SVM)训练算法应用于某醋酸共沸精馏塔的故障诊断,仿真实验结果表明:对比标准GA-SVM算法,IGA-SVM算法对故障数据能够得到较优的分类辨识结果,且该算法训练速度更快,便于工程应用,对精馏塔的故障诊断有显著的指导作用。  相似文献   
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