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基于核函数的支持向量机(support-vector-machines, SVM)与三层神经网络等价关系, 构造基于SVM的多变量阶时延逆系统实现对原系统的伪线性化解耦, 提出最近邻聚类的SVM模型辨识算法, 设计了一种带前馈的参数自适应PD调节器和SVM逆控制相结合的控制策略. 通过对典型的MIMO离散非线性可逆系统和电弧炉电极系统的仿真研究, 表明该控制策略对于数学模型未知的不确定系统, 只需要一定量的输入输出数据作为样本学习, 就可实现对系统逆模型的高精度逼近, 控制系统具有良好的动态响应和跟踪精度. 当模型严重不确定、参数摄动、有外界干扰时, 系统具有很好的抗干扰能力和鲁棒性. 相似文献
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工作流是业务过程的全部或者部分自动执行.将业务过程进行抽象建立过程模型是工作流管理的第一步.以活动为中心的工作流管理系统过于强调执行的过程,忽略了流程管理中的主动因素--角色.主要以角色为中心建立业务流程的一元模型,通过角色的交互实现业务目标.角色之间的关联以及交互顺序通过ECAA规则来控制.规则的管理由规则引擎单独管理,角色之间的消息由规则引擎处理之后进行转发. 相似文献
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针对焦炭显微图像中光学组织的特点,提出了一种结合均值偏移和边缘置信度的焦炭显微图像分割。该方法首先计算图像像素的边缘置信度,利用边缘置信度设计均值偏移算法中的权值函数,对特征空间的采样点进行加权,以提高模式点检测的准确性;然后以扩展的均值偏移向量进行迭代,实现焦炭显微图像的初步分割;由于在初步分割中产生过多的聚类数,导致了相同组分区域的过分割。因此通过空域距离和区域边界像素的置信度平均值设置合并条件,合并相同光学组分的焦炭区域,实现图像的最终分割。实验表明,该方法能够有效地分割出焦炭显微图像中不同光学组织组分区域,为焦炭光学组织的自动识别提供可靠依据。 相似文献
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基于grey Markov--支持向量机的电弧炉终点参数预报 总被引：1，自引：1，他引：0
考虑电弧炉终点参数既受定量因素的影响,又受非定量因素的影响.将灰色马尔可夫 (grey Markov)与支持向量机 (SVM)相结合.建立了电弧炉终点参数grey Markov-SVM预报模型,其中grey Markov模型反映非定量因素对电弧炉终点参数预测值的影响,SVM模型反映电弧炉各种定量输入对终点参数预测值的影响.建立grey Markov-SVM模型的方法是:首先建立反映非定量因素的GM (1,1)模型,然后用Markov链修正其预测值:由于grey Markov模型对定量输入的影响无法准确反映,因此grey Mar-kov模型必然存在预测偏差,此预测偏差通过建立反映定量输入与终点参数预测偏差之间关系的SVM模型方法加以补偿,并采用粒子群算法 (PSO)对SVM的参数进行寻优,最终得到电弧炉终点参数的预报值,同时实现滚动预测.仿真实验表明grey Markov-SVM模型与grey-SVM模型、Markov-SVM相比较,具有很高的终点预报精度. 相似文献
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