针对锑浮选过程中精、尾矿品位难以在线检测, 浮选性能不稳定的问题, 提出一种数据驱动的泡沫图像特征优化设定方法. 该方法根据入矿品位类型对泡沫图像特征进行优化设定, 并针对不同入矿品位类型的样本分布特点,先尝试采用案例推理的方法从历史数据中寻找浮选性能优良的泡沫状态. 若经验知识不足, 则采用基于多中心模糊C均值聚类与概率支持向量回归的区间II 型模糊系统建模方法建立精、尾矿品位指标模型, 并在此基础上利用智能优化方法寻优泡沫图像特征值. 某锑浮选工业实验结果表明了所提出方法的有效性.
相似文献针对工业生产过程频繁变更操作条件的需求, 提出一种基于时序模型迁移的方法, 通过从旧过程数据中挖掘并提取相似性信息, 可以快速建立新过程的监测模型. 将该建模方法与时序模型迁移相结合应用于青霉素发酵仿真过程, 实验结果验证了该方法的有效性.
相似文献针对具有预负载非线性特性的双率系统, 提出一种新的辨识方法. 借助切换函数简化系统模型, 通过损失数据模型估计系统损失的输出数据, 进而利用系统所有输入和输出数据, 提出相应双率系统递推最小二乘算法. 与多项式转换方法相比, 该方法能够直接辨识出系统参数. 仿真结果验证了所提出方法的有效性.
相似文献针对双层规划的求解问题, 提出一种层次风驱动优化算法. 初始化上层优化变量后, 首先对下层规划进行求解, 满足约束条件的同时, 更新下层规划中的空气质点速度和位置; 然后, 利用风驱动优化算法对上层规划问题进行求解; 最后, 在优化解集合中, 选择上下层规划目标值次序之和最小的解作为最终优化解. 实验结果表明, 所提出的层次风驱动算法是一种有效的求解双层规划问题的方法.
相似文献与传统的在欧氏空间建立系统动力学模型不同, 基于运动模式的建模是在模式运动空间中刻画系统的动力学特性. 首先, 提出一种基于粒子群优化和四叉树空间划分的多维模式运动空间的构建方法, 为了定量描述多维模式的运动, 采用多维区间数度量多维模式类别变量; 然后, 定义一种多维区间T-S 模糊模型, 并以此构建多维运动模式的预测模型; 最后, 以烧结生产过程的实际数据为例, 验证了所提出预测模型的有效性.
相似文献在多准则下考察传感器的融合权重, 提出一种新的多传感器数据融合方法. 通过多个性能指标折中估计传感器权重, 以降低决策的主观性和偶然性; 提出从不同融合级别来定义多个准则, 定性地提高了多准则的信息量; 在没有决策者对各准则偏好信息的情况下, 以最小化准则冗余度和最大化评价差异度为原则建立多目标优化模型对准则权重向量优化求解. 仿真实验结果表明, 相比于单准则和单层次的融合方法, 所提出方法具有更低的决策风险和更高的稳定性.
相似文献为了实时掌握生产过程运行状态, 提出一种基于Fisher 判别分析(FDA) 的过程运行状态在线评价方法. 提出 离线数据分类与识别算法, 以识别不同稳定运行状态的建模数据及其对应的状态等级; 利用FDA提取各个稳定运行 状态的特征属性, 建立评价模型; 在线评价时, 通过“时间窗口”数据特征与各个状态等级的相似度, 实时评价过程运行状态. 将所提出的方法应用于某湿法冶金过程的仿真结果验证了该方法的有效性.
相似文献针对电解铝生产过程中电解槽调配及出铝调度问题, 在建立数学模型分析基础上, 设计一种混合策略优化算法. 通过引入人工经验排出特例, 利用遗传算法完成优化. 以出铝路径为优化适应度函数, 利用交叉算子调配电解槽铝液组合, 利用变异算子改变槽装车路线. 最后通过某铝厂电解槽3 组数据优化实例表明了所提出方法的有效性.
相似文献针对方案属性值为三参数区间灰数的动态多属性决策问题, 提出一种基于前景理论的动态多属性决策方法. 定义了三参数区间灰数距离测度和排序方法; 鉴于被评价对象在时序上的差异信息和波动性, 建立基于方差和时间度的确定时间权重的优化模型; 以两两方案互为参考点确定前景价值函数, 由此构建求解最优权向量的优化模型,并通过求解方案的综合前景值对方案进行排序. 实例研究表明了该方法的合理性和有效性.
相似文献为解决多个承包商间的项目合作伙伴选择问题, 采用多目标规划构建工程系统进度优化的协同决策模型. 以合作博弈理论为基础, 运用主要目标法设计一种基于期望收益约束选择的模型求解方法. 算例结果表明, 所提出的方法可以在保障参与协同的承包商收益需求前提下实现工程系统进度最优, 所获得的协同方案更容易为各方接受.
相似文献提出一种面向演进数据流数据的分类方法, 在有效利用相邻演进窗内数据间相似性信息的基础上, 通过引入反例信息, 构建一种面向演进数据流的增强型演进分类器优化目标函数, 从而推导出面向演进数据流的分类方法.该方法在保有最大间隔原则和全局优化特性的同时, 充分考虑了反例信息对待解分类平面的影响. 在模拟和真实数据集上进行实验, 结果表明了所提出方法的有效性.
相似文献提出一种基于数据驱动的感应电机多模型逆自适应解耦控制方法. 首先, 利用仿射聚类法(AP) 对电机系统的输入输出数据进行聚类, 再基于聚类结果和隶属度函数建立相应的神经网络多模型逆, 以实现解耦控制. 针对电机系统运行过程中电机参数变化问题, 采用粒子群优化算法(PSO) 在线调节子模型权值, 以改善逆模型失匹造成解耦控制性能下降的问题. 仿真实验表明, 所提出的方法能对电机的转速和磁链实现良好的解耦控制, 且对电机系统工况参数变化具有良好的自适应能力.
相似文献考虑一类不受控离散事件驱动不确定约束线性切换系统, 提出具有任意切换特性的约束优化控制策略. 引入有限时域性能函数, 定义约束最优控制问题. 为降低控制器的在线计算量, 通过参数化方法压缩最优控制问题决策变量的维数. 应用公共Lyapunov 函数和控制Lyapunov 函数理论建立的闭环切换系统, 具有对不确定扰动和不受控切换信号的渐近稳定性和逆最优性. 最后通过算例仿真验证了结果的有效性.
相似文献热轧板坯的出库问题是连铸-热轧生产中一个重要的组合优化问题, 然而在学术界还很少见到对该问题的研究. 对此, 提出了热轧板坯出库问题总移动次数的一个下界, 开发了一个极小化总移动次数的树搜索算法. 该算法包括一个生成初始解的贪婪算法和一个基于复合移动的递归搜索. 大量的实验和分析表明, 该树搜索算法能在较短的时间内给出板坯出库问题的满意解, 具有重要的理论意义和应用价值.
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