BP网络在加热炉效率评定中的应用

以工艺管式炉有关数据为例，将BP网络有效应用于数据的压缩存储和快速计算，为加热炉效率评定软件提供了BP网络模型。利用MATLAB软件实现了BP网络的训练及仿真分析，并讨论了应用过程中参数的选择以及训练数据的特点对网络训练产生的影响。     

石油化工腐蚀适应性评估专家系统研制

介绍了炼油设备腐蚀适应性评估（Finess-For-Service,简称FFS）专家系统的总体设计结构,功能实现及特点,系统采用了先进的神经网络理论和适应性评估技术最新成果,实现了对设备腐蚀缺陷的在线评价,对评估不合格的腐蚀缺陷,能够提供保证设备安全而要降低运行条件的具体建议,另外,系统给出了多种腐蚀类型的基本特性概述,腐蚀机理说明,各腐蚀类型易发生的部位说明以及影响腐蚀速率的主要影响因素,还提供了重要且最易发生腐蚀的装置重点部位选材推荐表。     

流形正则化多核模型的模糊红外目标提取

针对模糊边缘的红外目标提取问题,提出一种基于流形正则化多核半监督分类的提取方法.首先应用最大类间方差法计算初始分割阈值,获得确定化的目标和背景区域以及待确定化的模糊边缘区域;然后建立各区域内像素点邻域空间集,并通过多核函数特征映射获得邻域空间中灰度均值和方差信息特征值,通过流形正则获得邻域空间中位置信息特征值;在特征值基础上,建立半监督分类模型对模糊边缘区域像素点邻域空间集进行类别划分;最后计算最佳分割阈值.对比实验结果表明,该方法提取模糊边缘红外目标效果好且运算效率高.     

BCOISOA-BP网络在磨矿粒度软测量中的应用

传统人群搜索(SOA)算法通过计算搜索方向、搜索步长和搜寻更新个体位置三个步骤进行寻优.它的缺点在于计算量大,种群之间信息交流少,导致寻优速度慢.针对人群搜索算法存在的缺点,本文提出二项交叉算子改进人群搜索算法(BCOISOA)对其改进.在计算搜索步长方面,本文采用随机数与最大函数值位置乘积判断子群位置,进而提高全局寻优计算速率.在更新位置方面,本文提出二项交叉算子加强种群之间的联系,避免在更新搜索方向过程中,算法因局部最优而导致过早收敛,进而达到快速、准确寻找最优解的目的.本文将以上二项交叉算子改进人群搜索-BP神经网络算法应用在二段式磨矿过程中,实现磨矿粒度在线软测量.仿真结果表明,与人群搜索算法和粒子群算法进行比较,二项交叉算子改进人群搜索算法收敛速度更快,预测精度最高,满足对磨矿粒度实时检测的要求.     

数据流形边界及其分布条件的增量式降维算法

为了解决增量流形学习中的噪声干扰,以及对不同分布状态下的新数据进行流形降维问题,本文提出一种数据流形边界及其分布条件的增量式降维算法（incremental dimensionality reduction algorithm based on data manifold boundaries and distribution state, IDR-DMBDS）。该算法首先分析噪声概率分布同时对数据降噪,确定降噪数据的流形形态为主流形,并在主流形上表征出噪声的分布形式,以此获得近似的原数据流形边界,然后基于流形边界判别新数据的分布状态,最后将分布于原流形形态之上以及之外的新数据分别映射至低维空间。实验表明,该算法能够有效实现基于流形的增量式高维含噪数据的低维特征挖掘。     

神经网络分析在高温硫腐蚀中的应用

利用神经网络的分析方法和高温硫腐蚀的数据积累,对炼油过程中的高温硫腐蚀进行分析建模,从系统的观点出发,综合考虑温度、硫或硫化氢浓度、材质和腐蚀速度之间的关系,为更准确的数学建模、预测设备的使用寿命和相应专家系统的研制开拓了新的思路。     

超声波降低聚合物溶液粘度初探

(大庆油田采油一厂)摘要本文采用测试聚合物水溶液超声波作用前、后粘度损失率评价超声波对降低聚合物溶液粘度的效果。实验得出最佳工作条件下,超声波可使中111外输三元复合驱采出污水的粘度值由4.3mPa·s降至3.3mPa·s,粘度损失率21%;经2h超声波作用,可降低北一断西区采出液处理站含聚污泥的结合力,提取油砂中原油。     

运动基座平台对准的Kalman滤波模型

本文提出了一种在运动基座上实现平台对准的Kalman滤波模型,模型的力学编排方程是建立在传递对准思想上的。模拟结果表明:利用本文提出的Kalman滤波模型,对运动基座平台进行传递对准能够达到予期的精度要求,有较大的实用价值。     

频率特性极坐标图的定性画法

频率特性的极坐标图是分析控制系统稳定性的一个重要手段，但绘制其极坐标图通常较困难，特别是对于高阶含有不稳定零、极点的系统.目前还没有见到适于绘制包括最小相位系统、不稳定系统频率特性极坐标图的统一的定性绘制方法．本文即给出一种统一的定性绘制方法．     

识别强化的双因子免疫控制器及其特性分析

目前完全从生物免疫机理出发构造的免疫控制器都属于自适应变结构比例型控制器,这类控制器不能无偏差地跟踪恒定输入.本文基于一种描述生物免疫功能的双因子免疫非线性反馈模型,结合控制系统的特点,构造出一个识别强化的双因子免疫控制器模型,给出了它的结构形式.对这种识别强化的双因子免疫控制器的一阶跟踪特性和能力进行了理论分析,理论研究和仿真试验均表明该免疫控制器具有无偏差跟踪恒定输入的特性.文中针对一类大滞后被控对象仿真研究了该免疫控制器的记忆特性和抗干扰能力.