基于shenk’算法的烟叶近红外光谱模型转移研究

面对近红外应用模型共享较难问题，研究采用shenk’s算法解决烟叶化学成分近红外光谱分析模型应用中的模型转移。为实现烟叶近红外光谱模型转移，以山东、云南、四川、广西四个产区的烟叶作为分析对象，采用ThermofisherNicoletAntrislI相同型号的两台仪器采集近红外光谱分别作为主机和子机，在主机上建模，用shenk’s和斜率／截距两种转移算法对子机进行模型转移对比分析。同时，使用ICCA国际标准和t检验两种方法评价模型的传递性。研究结果表明，利用shenk’s算法能够从根本上对模型进行转移，满足模型传递误差要求，且预测结果与主机不存在显著性差异，斜率／截距法没达到稳定的效果，所以shenk’s算法可有效的实现烟叶模型传递问题。     

PLS因子数对定量模型性能稳定性的影响分析

偏最小二乘回归(PLS)是有力的建模工具,其因子数的选取直接关系到模型的实际预测能力。在实际应用中,因子数的选取有几种常用的方法,并没有统一的标准。研究以烟叶为实验对象,采用留一交互验证法,建立总糖指标的定量模型。着重研究因子数对定量模型性能稳定性的影响,改进了现有的方法,并与目前常用的两种方法在模型性能及预测稳定性方面进行了对比分析。分析结果表明,改进的方法在降低模型复杂性的同时,模型的准确性也得到了相应的提高。     

多台硫化机监控系统的设计与实现

针对我国中小型橡胶轮胎厂自动化程度不高而存在的不足 ,采有 Delphi软件实现了上位机对多台硫化机的监控 ,并给出了该系统的通信协议和软、硬件构成。此监控系统在生产中得到了较好的应用 ,保证了轮胎硫化的质量     

GA和HS算法解决电子化配车方法比较

本文针对海尔集团配车系统的业务需求,简要介绍了运用遗传算法(GA)和启发式算法(HS)求解集装箱装载问题的模型,讨论两个模型的建立和求解算法的异同。文中根据实验数据,对两种算法的性能进行了比较和分析,最后提出了有机地结合两种模型的设想。     

适合近红外光谱数据特征的降维方法对比分析

因近红外光谱具有波长点多、谱带归属困难、光谱重叠严重及光谱分布结构未知等问题,在进行近红外光谱关键特征提取和数据特征空间映射时难以准确获知合适降维方法。为了解决该问题,本文对比分析了典型线性和非线性降维方法 ,并用烟叶近红外光谱数据从数据降维可视化和分类准确性识别率角度分别进行了实验验证。结果表明,线性降维算法,特别是PCA、LDA算法,比较适合应用于烟叶近红外光谱降维分析中,非线性降维算法因其泛化学习能力与推广能力差以及本征维数估计困难不适合应用于近红外光谱降维分析。     

高维特征选择方法在近红外光谱分类中的应用

针对卷烟近红外光谱高噪和高冗余特点,提出了一种基于随机森林（RF）和主成分分析（PCA）的特征优选方法RF-PCA,建立了5种不同质量级别卷烟的分类模型,并和其他方法进行了比较。该方法能够有效地对高维数据样本进行分类,用于甄别卷烟品质真伪。特征选择可以过滤与分类不相关的特征,而通过PCA方法可以消除冗余特征的不良影响,并可进一步降低特征维数。实验表明:RF-PCA方法能有效地剔除近红外光谱数据中的噪声特征和冗余特征,提高了分类效率。     

氯乙烯聚合反应自适应模糊PID控制器的设计

介绍了通过自适应模糊PID控制器实现氯乙烯聚合反应釜温度控制的设计思想，由于聚合反应釜的大惯性、大滞后的特性，采用常规的PID调节产生严重的滞后效应和超调现象。难以收到令人满意的结果。该文利用自适应模糊PID调节取代常规PID调节，取得了令人满意的效果。仿真结果表明，该调节具有无超调、响应快等优点。     

具有可信度分析的卷烟质量评估模型预测控制方法

为了改善大多数已建模型在预测时出现盲目的、机械的预测错误情况,以不同产地烤烟和白肋烟数据作为实验样本,综合集成假设检验、凸壳构造与内点分析、序列随机性检验等理论和方法,在预测控制环节设计了具有拒绝识别和可信度分析特征的分类器预测控制算法。实验结果表明,分类器能有效地接受与训练数据相似的测试样本,并给出凸壳内点测试样本的预测值和可信度参考值,同时亦能准确拒绝识别与烤烟质量数据差异较大的白肋烟和特异香型烤烟样本。不同类型测试数据实验验证了该算法的可行性和有效性,尤其是对于以专家经验或领域知识为主的卷烟质量评价问题更加实用。