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针对油田卧式水套加热炉热效率较低的情况,提出利用热管回收烟气余热,并根据其特性准确地控制水温。根据加热炉的工况需求进行热管的选型和安装。针对加热炉水温控制具有大滞后的特性,提出了单神经元SVM-Smith预测控制。利用支持向量机预测了被加热介质的流量,提高Smith预测补偿的准确性。采用单神经元PID控制和Smith预测补偿相结合的方式,整定控制系统的参数,取得了较好的控制效果。对构造的控制算法进行了计算机仿真,证明了算法的有效性,然后通过试验证明了热效率得到明显提高,热管余热回收的显著效果。 相似文献
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数据表达方法和文本分类的效果密切相关。文本分类中常用的数据表达方法主要包括基于词典的共现频率方法、基于隐性语义空间(LSA/SVD)的方法、基于神经网络语言模型的方法。该文提出一种利用单词的统计特征创建文本分类中特征空间的表达方法。该方法利用单词的7种常见的统计特征,通过相关性分析选取相对独立的统计特征创建特征空间。该方法能够有效降低文本向量空间的维度,同时降低了语义空间内的计算复杂度。情感分类实验的结果表明,与现有的单词的数据表达方法相比,该方法能够显著提高分类算法的准确率和召回率。 相似文献
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由于人类语言的复杂性,文本情感分类算法大多都存在因为冗余而造成的词汇量过大的问题。深度信念网络(DBN)通过学习输入语料中的有用信息以及它的几个隐藏层来解决这个问题。然而对于大型应用程序来说,DBN是一个耗时且计算代价昂贵的算法。针对这个问题,提出了一种半监督的情感分类算法,即基于特征选择和深度信念网络的文本情感分类算法(FSDBN)。首先使用特征选择方法(文档频率(DF)、信息增益(IG)、卡方统计(CHI)、互信息(MI))过滤掉一些不相关的特征从而使词汇表的复杂性降低;然后将特征选择的结果输入到DBN中,使得DBN的学习阶段更加高效。将所提算法应用到中文以及维吾尔语中,实验结果表明在酒店评论数据集上,FSDBN在准确率方面比DBN提高了1.6%,在训练时间上比DBN缩短一半。 相似文献
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针对最小二乘支持向量机(LSSVM)用于预测矿用动力电池荷电状态(SOC)时正则化参数和核函数参数难以优化选择,灰狼优化(GWO)算法在单独求解约束优化问题时出现早熟、稳定性差、易陷入局部最优等问题,在差分进化灰狼优化(DE-GWO)算法的基础上,采用指数函数形式的非线性收敛因子对DEGWO算法进行改进。该非线性收敛因子在迭代过程前段衰减速率低,能更好地寻找全局最优解,在迭代过程后段衰减速率高,能更精确地寻找局部最优解,有效平衡全局搜索能力和局部搜索能力。实验结果表明,利用改进DE-GWO算法优化LSSVM参数后建立的矿用动力电池SOC预测模型最大绝对误差为3.7%,最大相对误差为5.3%。 相似文献