气相色谱馏程关联方法及工业应用

基于ASTM D2887与ASTM D86测试标准的馏程关联方法是气相色谱模拟蒸馏工程应用的一个重要技术研究方向,关联模型的泛化能力和鲁棒性是评价模型性能的主要指标。根据色谱模拟蒸馏技术的恩氏蒸馏馏程测定方法,以ASTM方法模型为基础,利用模型计算值与实验值之间的误差获得模型校正参数,对原始模型进行校正,提出了基于加权优化均方差及方差的关联建模方法。通过理论分析、数学计算及工程应用,验证该方法具有很好的鲁棒性和泛化性。工程应用结果表明：提出的色谱模拟蒸馏与恩氏蒸馏数据的关联方法,不仅能扩展模拟蒸馏的使用范围,而且为快速测定油品馏程提供一种可靠的分析手段。     

基于规则的神经网络在模式分类中的应用

针对模式分类任务,提出一种基于粗糙集规则的神经网络构造方法.首先,利用粗糙集理论和遗传算法约简输入特征,在尽量保持分类能力不变的情况下降低条件属性维数,并推导出简练的分类规则集合.然后,以规则集为基础构造BP神经网络结构、确定网络层数、输入输出节点数等,并计算规则的条件属性重要度和依赖度2个参数对连接权值进行初始化.最后,通过一个实例验证了方法的有效性,结果表明该方法能有效解决传统神经网络构造难、解释难、过拟合等问题,提高了分类精度,降低了训练时间.此外,初步探讨了网络训练时对知识提炼的影响.     

聚类判别矿井突水及应用

在充分考虑到空间分布性及时间实时动态性的基础上,依次分别对各小范围内的最新水点进行逐步归类聚类分析,区分出各个含水层的标示特征值,并结合煤矿的实际突水及水质分析资料进行聚类分析,将该矿突水水源分为3类,矿山防治水的针对性和可靠性得到提高。     

基于分类器组的轴承故障识别方法研究

提出一种基于设备运行数据构造分类器组用于滚动轴承故障识别的方法。在决策表上使用属性约简的遗传算法找出构成候选基分类器的较好约简,再使用多样性筛选的遗传算法找出最终的约简,以此为基础结合加权投票策略构建分类器组用于模式分类。通过轴承正常情况、内圈、外圈和滚动体故障的识别实验验证了方法的有效性,得到了较好的实验结果。     

元胞蚂蚁模型在路径规划中的应用探讨

移动机器人路径规划是机器人研究的关键技术之一,过去的路径规划方法存在搜索的盲目性以及数据存储量过大等问题。为解决这些问题,提出一种新的基于元胞蚂蚁模型的路径规划方法,并尝试改正蚁群算法固有的一些缺点,使其成比较适合工程需要的方法。通过试验进行了改进方案的分析,得出相关结论。     

基于虚力栅格法的移动机器人实时避障和导航

综合虚拟力场法和栅格法的优点,研究了移动机器人的导航和避障的问题.此方法采用确定栅格描述障碍物,具有简易、直观的特点,它使机器人在移动过程中能够检测到未知的障碍物并避开它,实现机器人朝着目标点移动.仿真结果表明,该方法具有良好的可行性和有效性.     

基于演化算法的自校正模糊控制

乙烯精馏塔系统的非线性、滞后性需要一种动态性能良好的自校正模糊控制器与之相对应,基于演化算法对模糊控制器的4个参数进行了动态校正,仿真效果良好。这种控制方法有效地克服了系统的不确定性,复杂性,改善了系统的动态性能,在精馏塔系统中有良好的应用前景。     

燃煤链条炉的计算机复合控制

针对一动态连续燃煤链条炉，提出了一种工程上可行的计算机复合控制方案，并进行了控制系统的硬件和软件设计。实际应用的结果表明，本计算机实时控制系统具有良好的控制性能和推广应用价值     

一种基于纹理和颜色的目标跟踪方法

研究视频物体识别系统,传统连续自适应均值偏移(Camshift)跟踪方法根据H分量建立被跟踪目标的颜色模型,而H分量易受亮度(V分量)的影响,造成不能准确跟踪运动目标.为解决上述问题,引入运动目标的纹理特征,先提取HSV颜色空间的H分量,把它转化为局部二元纹理(LBP)图,计算目标的LBP纹理直方图并把反向投影到LBP纹理图上,得到LBP纹理概率图,然后采用Camshift算法确定当前图像中目标的尺寸和中心位置.对手势和人脸跟踪进行仿真计算,实验结果表明,在跟踪过程中可以对目标进行稳定的实时跟踪,通过计算,也改善了传统方法,使识别人脸不受光照的影响,验证了改进方法的有效性.     

基于AP的LS-SVM多模型建模算法

针对多工况对象的单模型建模中存在的回归精度差和泛化能力弱的问题,提出基于仿射传播聚类的LS-SVM多模型建模方法。该方法用仿射传播聚类算法对样本进行聚类,采用LS-SVM的方法对子类样本分别建立模型。测试样本根据相似性的测度进行归类,并用所属子类的模型进行预测输出。将该建模方法用在丙烯浓度的软测量建模实验中,结果表明该方法有较高的回归精度和较好的泛化能力。