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为了降低机床等待过程中的能耗,提出了一种实时数据驱动的机床等待时间预测与节能控制方法。首先,建立了射频识别驱动的生产进度评估方法,并以生产进度数据作为输入,构建了基于堆栈降噪自编码的机床等待时间预测模型;其次,依据预测的机床等待时间,提出了机床状态切换方法,以降低机床能耗;最后,通过一个电梯零部件制造车间的案例分析,表明该方法的预测误差仅为4.1%,同时将机床等待过程能耗降低了57%,实现了制造车间的节能减排。 相似文献
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炼油企业生产调度的优化因能提高资源利用效率、增加生产收率、满足需求和最大化利润而成为近年来的研究热点。本文以生产调度中的油品调和为例,分析和描述了调度过程建模所需的模型元素及其数学表达,其中涉及炼油企业典型的物料平衡及物性计算方法。针对生产操作规则对汽油和柴油的调和分别进行建模,求得在经济效益最大时各调和组分的质量以及主要性能指标,由此提出了一种针对成品油调和的优化方法。 相似文献
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TL-SVM:一种迁移学习新算法 总被引:2,自引:1,他引:1
迁移学习旨在利用大量已标签源域数据解决相关但不相同的目标域问题. 当与某领域相关的新领域出现时, 若重新标注新领域, 则样本代价昂贵, 丢弃所有旧领域数据又十分浪费. 对此, 基于SVM算法提出一种新颖的迁移学习算法—–TL-SVM, 通过使用目标域少量已标签数据和大量相关领域的旧数据来为目标域构建一个高质量的分类模型, 该方法既继承了基于经验风险最小化最大间隔SVM的优点, 又弥补了传统SVM不能进行知识迁移的缺陷. 实验结果验证了该算法的有效性. 相似文献
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数据流挖掘应用对时间、空间有着较高的要求,因而传统的密度估计方法,如核密度估计法、压缩集密度估计法等并不适用于数据流密度估计.提出一种新颖的面向在线数据流的m-混合聚类核密度估计(m-mixed clustering kernel density estimation,MMCKDE)方法,该方法通过创建MMCKDE节点,用固定个数的混合聚类核获得聚类信息,以代替其他密度估计方法中的所有核.针对数据量不断增加的情况,通过计算Kullback Leibler(KL)距离进行核合并,可进一步以更紧凑的形式表示概率密度估计信息.较之于其他一些方法只能估计整段数据流的密度,MMCKDE方法最终获得的模型不仅适用于整段数据流,还适用于任意时间段上的密度估计.MMCKDE算法同SOMKE算法在不同基准数据集及真实数据集上进行密度估计精度和运行时间的比较.实验结果表明,MMCKDE算法具有更好的性能. 相似文献
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针对传统农药残毒检测设备价格昂贵、体积庞大以及检测时间长的缺点,设计出一种基于光电转换法的农药残毒快速检测系统。该方法利用农药在有荧光剂共存时,氯代酚溶液受到一定剂量的可见光辐照后,其中间产物可与某些氧化剂反应产生强烈的发光原理。该系统通过综合运用化学发光原理、光电转换技术和智能微处理器技术,对农药和化学药品反应产生的光信号进行滤波、优化和辨识,快速检测出农副产品和环境中农药残毒的种类和残留量。目前常用的气相色谱、液相色谱等离线检测技术相比,该系统具有检测精度高、检测速度快、操作简便、便于携带等的特点。 相似文献