一种新的区域图像插值算法

针对传统的3种图像插值算法在插值后分别存在灰度不连续、轮廓模糊、计算量大等问题,提出了一种新的区域插值算法。该算法先对图像依据纹理平坦或复杂进行区域的相对划分,然后根据待插值点在源图像中所属的区域对应地使用不同的插值算法。与一些典型插值算法进行仿真比较,验证了该算法在基本不改变插值精度的前提下,可以有效地降低运算时间。     

增量式约简最小二乘孪生支持向量回归机

为了解决增量式最小二乘孪生支持向量回归机存在构成的核矩阵无法很好地逼近原核矩阵的问题,提出了一种增量式约简最小二乘孪生支持向量回归机(IRLSTSVR)算法。该算法首先利用约简方法,判定核矩阵列向量之间的相关性,筛选出用于构成核矩阵列向量的样本作为支持向量以降低核矩阵中列向量的相关性,使得构成的核矩阵能够更好地逼近原核矩阵,保证解的稀疏性。然后通过分块矩阵求逆引理高效增量更新逆矩阵,进一步缩短了算法的训练时间。最后在基准测试数据集上验证算法的可行性和有效性。实验结果表明,与现有的代表性算法相比,IRLSTSVR算法能够获得稀疏解和更接近离线算法的泛化性能。     

一种基于信噪比确定主元个数的方法

多段主元分析(MPCA)是针对间歇进行故障诊断一种行之有效的方法.在MPCA中主元个数的确定是模型的关键,关系到主元模型的可靠性、准确性、完备性.传统的累积方差贡献率(CPV)方法确定主元个数主观性较大并且没有考虑故障因素.为了提高检测性能,有效的提取主元,文中提出一种信噪比(SNR)与MPCA相结合选取间歇过程主元个数的方法,SNR表明的是故障诊断的灵敏度和主元个数的影响关系,在确保主元信息充分描述数据的基础上,该方法考虑了故障的信息对主元个数的影响来选取主元.将此方法应用于青霉素间歇发酵过程故障诊断中,仿真结果表明T2统计量和SPE统计量的响应曲线对故障更加敏感,有效地提高了故障诊断的准确率.     

改进粒子群算法在支持向量机训练中的应用

训练支持向量机需要求解二次规划问题,LPSO算法对于求解含线性约束优化问题是一种直观、简单的方法。改进后的LPSO算法较好的解决了早熟收敛问题。对谷氨酸发酵过程建模的实验表明本文提出的方法训练精度高,泛化能力强。     

均质机智能控制系统设计

针对传统均质机的缺点,设计了一套基于 HMI、PLC、变频器的控制系统.实现了对均质机的自动控制.针对均质机加热工作采用夹层注油间接加热方式具有滞后大的特点,提出一种基于三菱FX2N系列PLC的专家PID的控制算法.有效解决传统均质机控制系统加热控制时温度超调量大、加热控制时间过长的问题.本设计已经应用到了实际生产中,取得良好效果.     

基于CPSO的混合核函数SVM参数优化及应用

支持向量机(SVM)建模的拟合精度和泛化能力取决于相关参数的选取,目前SVM中的参数的寻优一般只针对惩罚系数和核参数,而混合核函数的引入,使SVM增加了一个可调参数.针对混合核函数SVM的多参数选择问题,提出利用具有较强全局搜索能力的混沌粒子群(CPSO)优化算法对混合核函数SVM建模过程中的重要参数进行优化调整,每一...     

基于遗传混沌算法的LSSVM参数优化及应用

针对最小二乘支持向量机(LSSVM)存建模中的重要参数如何选择问题.提出利用具有随机性、遍历性及规律性的混沌优化算法对LSSVM建模过程中的参数进行优化搜索,为了加快对较大搜索空间中的搜索速度,提出变尺度混沌优化算法与遗传算法相结合遗传算法的组合算法对LSSVM中的参数优化.组合算法克服了单一算法存在的早熟、局部收敛及寻优速度慢等问题,把混沌变最种群映射到LSSVM参数取值区间.按照遗传算法训练,同时利用训练集训练LSSVM,最终得到参数优化值.将该方法应用的谷氨酸发酵过程的建模研究,取得了较高建模精度,提高发酵过程资源利用率的同时增加了谷氨酸产量.     

发酵过程低成本集散控制系统设计

基于国产工业 ＰＣ机和 Ｉ／ Ｏ模板设计了发酵过程集散控制系统,介绍了该系统的软、硬件结构与功能,以及发酵过程参数的优化控制方法。     

多尺度最小二乘小波支持向量机的回归建模

普通最小二乘支持向量机算法用于多尺度回归建模时精度较低。针对该问题,选取墨西哥草帽小波函数作为最小二乘支持向量机的核函数,设计一种基于小波核的多尺度最小二乘小波支持向量机。在此基础上,通过解二次优化问题求出多尺度回归建模问题的全局最优解,最终得出的多尺度回归模型能够有效地逼近多尺度信号。仿真结果表明,该算法具有较高的精度。     

基于模糊粗糙神经网络的发酵过程建模

对于发酵这样一个非线性的动态过程，由于其复杂性和在线传感器的缺乏，使得过程中的一些重要状态变量难以在线测量，从而给发酵过程的优化柠制带来了极大的困难，为此，结合模糊粗糙集和智能控制的理论，充分利用模糊粗糙集和神经网络两者的优点，提出了一种新型的网络-模糊粗糙神经网络实现对发酵过程的建模和状态估计，结果表明陵网络模型的结构简单，可解释性强。收敛速度快，能够较为准确地拟合过程的动态特性，预估能力较强。