直觉模糊多核聚类算法及其在乙烯原料属性聚类中的应用

随着乙烯裂解原料种类的日益增多,原料分析仪价格昂贵,因此根据乙烯裂解原料属性进行在线聚类,对实现乙烯收率建模,优化乙烯产率、节能减耗具有重要现实意义。为了提高原料在聚类的准确性,提出了一种基于直觉模糊集理论的核聚类算法。即在定义直觉模糊集隶属度时通过引入犹豫度来表征数据的不确定信息,同时利用直觉模糊熵对多核聚类算法的损失函数重新定义,使类簇中的数据点最优化;进一步地,使用随机森林对裂解原料属性进行特征选择,依据对乙烯产率的贡献度选取聚类的主要特征属性。最后根据实际工业裂解的石脑油数据验证了所述算法的有效性。     

直觉模糊多核聚类算法及其在乙烯原料属性聚类中的应用

随着乙烯裂解原料种类的日益增多,原料分析仪价格昂贵,因此根据乙烯裂解原料属性进行在线聚类,对实现乙烯收率建模,优化乙烯产率、节能减耗具有重要现实意义。为了提高原料在聚类的准确性,提出了一种基于直觉模糊集理论的核聚类算法。即在定义直觉模糊集隶属度时通过引入犹豫度来表征数据的不确定信息,同时利用直觉模糊熵对多核聚类算法的损失函数重新定义,使类簇中的数据点最优化;进一步地,使用随机森林对裂解原料属性进行特征选择,依据对乙烯产率的贡献度选取聚类的主要特征属性。最后根据实际工业裂解的石脑油数据验证了所述算法的有效性。     

基于双层智能结构的多模型软测量方法研究

根据多个模型的混合使用可提高模型的预测精度及鲁棒性的思想,提出一种双层智能结构的非线性多模型软测量建模新方法.该方法先用模糊C均值聚类算法将训练集分成具有不同聚类中心的子集,每一子集用网络或支持向量机进行训练得出子模型,再用模糊聚类后产生的隶属度将各子模型的输出加权求和得到最后结果.此算法通过对一个乙烯精馏塔的塔釜乙烯浓度软测量建模的工业实例仿真,证明该算法比其它的算法具有更好的泛化结果和预报精度,具有良好的应用潜力.     

基于STA-K均值聚类的电化学废水处理过程离子浓度软测量

针对电化学废水处理过程出口离子浓度无法在线检测的问题,提出了一种基于状态转移的K均值聚类算法的软测量建模方法。在分析内部反应机理的基础上,结合物料平衡和吸附动力学定理建立电化学过程的机理模型;由于单一的软测量模型难以满足实际的精度要求,提出一种基于状态转移的K均值聚类算法将原始数据集进行聚类,应用状态转移算法对K均值算法的初始聚类中心进行优化,同时,引入离群值矩阵动态迭代同时实现数据聚类和异常值检测;最后,对聚类后的不同训练子集分别建立子模型,综合各子模型得到基于多模型切换方法的软测量模型。通过某废水处理厂的现场数据进行实例验证,结果证明了所建立的电化学废水处理过程离子浓度软测量模型合理有效。     

基于模糊RBF神经网络的乙烯装置生产能力预测

针对传统的径向基函数(RBF)神经网络隐藏层节点的不确定和初始中心敏感性、收敛速度过慢等问题,提出一种基于模糊C均值的RBF神经网络(FCM-RBF)模型,通过模糊C均值聚类(FCM)得到各聚类中心,基于误差反传的梯度下降法训练隐藏层到输出层之间的权值,克服传统RBF模型对数据中心的敏感性,优化确定RBF神经网络隐藏层的节点数,提高网络训练速度和精度。最后将其用于乙烯装置生产能力预测中,分析预测不同技术、不同规模乙烯装置生产情况,指导乙烯生产,提高生产效率,结果验证了所提出算法的有效性和实用性。     

一种基于多示例学习的动态样本集半监督聚类算法

针对时域空间动态样本模式分类和标记信息的有效利用问题,提出了一种基于多示例学习的动态样本半监督聚类算法。根据时间信号的结构关系和模态特征,建立动态样本的多示例信息表示模型;通过定义一种可度量时变函数样本包间近似度的广义Hausdorff距离和基于近邻传播的聚类原则,构建多示例动态样本包的半监督聚类算法。算法利用样本包的类别先验知识构建样本集初始划分种子簇并探索样本的分布特征,采用基于广义Hausdorff距离的近邻传播策略调整样本包聚类,突出动态指标局部模态变化特征在样本分类中的差异性。以油田地质研究中测井曲线油层水淹状况判别为例,验证了模型和算法的有效性。     

基于多群竞争PSO-RBFNN的乙烯裂解深度智能优化控制

提出一种基于K均值聚类的多群竞争粒子群优化算法(MSCPSO),该算法避免陷入局部最优,提高了算法的全局搜索能力。同时利用MSCPSO训练RBF神经网络并建立裂解产物的在线预测模型,研究一种集成MSCPSO-RBFNN过程建模的裂解深度智能优化控制方法。该方法以实现乙烯和丙烯收率之和最大化为目标函数,把满足优化目标的裂解深度作为深度控制器的输入,并与裂解炉出口温度先进控制系统集成,实现裂解深度的平稳控制。实际应用效果表明,提高了乙烯和丙烯的收率,裂解深度控制更加稳定,该方法具有良好的适应性、稳定性。     

基于模糊核聚类的乙烯裂解深度DE-LSSVM多模型建模

乙烯裂解深度的建模与控制对于裂解炉的实时优化具有重要意义。针对石脑油原料组分复杂、油品特性波动大等状况,采用模糊核聚类对石脑油数据库进行最优划分,建立最小二乘支持向量机的多模型,对于最小二乘支持向量机中模型的参数选取,利用差分进化算法进行参数寻优,提高了模型的精度和泛化能力。通过对现场数据的建模实验,结果表明：基于模糊核聚类的乙烯裂解深度最小二乘支持向量机多模型跟踪性能良好,预测精度较高。     

基于BP神经网络聚类算法的P2P流量识别

在研究有监督机器学习算法中的BP神经网络算法和无监督的机器学习算法中的k-means聚类算法的基础上,提出一种半监督的BP神经网络聚类算法对P2P流量进行识别.该算法具有有监督和无监督的机器学习算法的优点,能快速地进行精确的流量识别,即取少量离线的流量样本进行标记与分类,然后利用分类结果为聚类中心对大量在线流量进行聚类识别.这样既提高了效率,又能保证结果的准确性.利用BP神经网络对所采集的少量流量数据中每个流按包大小标准差、变换频率、平均值、包数目和总字节数5个特征进行分类,得出分类结果的特征均值,对大量的在线数据进行指导聚类.多次实际网络测试结果的准确率很高,证明该算法模型是可行的.     

基于STA-K均值聚类的电化学废水处理过程离子浓度软测量

针对电化学废水处理过程出口离子浓度无法在线检测的问题,提出了一种基于状态转移的K均值聚类算法的软测量建模方法。在分析内部反应机理的基础上,结合物料平衡和吸附动力学定理建立电化学过程的机理模型;由于单一的软测量模型难以满足实际的精度要求,提出一种基于状态转移的K均值聚类算法将原始数据集进行聚类,应用状态转移算法对K均值算法的初始聚类中心进行优化,同时,引入离群值矩阵动态迭代同时实现数据聚类和异常值检测;最后,对聚类后的不同训练子集分别建立子模型,综合各子模型得到基于多模型切换方法的软测量模型。通过某废水处理厂的现场数据进行实例验证,结果证明了所建立的电化学废水处理过程离子浓度软测量模型合理有效。     

基于FCMISVM的自适应软测量建模算法及其在PX吸附分离过程中的应用

To overcome the problem that soft sensor models cannot be updated with the process changes, a soft sensor modeling algorithm based on hybrid fuzzy c-means (FCM) algorithm and incremental support vector machines (ISVM) is proposed. This hybrid algorithm FCMISVM includes three parts: samples clustering based on FCM algorithm, learning algorithm based on ISVM, and heuristic sample displacement method. In the training process, the training samples are first clustered by the FCM algorithm, and then by training each clustering with the SVM algorithm, a sub-model is built to each clustering. In the predicting process, when an incremental sample that represents new operation information is introduced in the model, the fuzzy membership function of the sample to each clustering is first computed by the FCM algorithm. Then, a corresponding SVM sub-model of the clustering with the largest fuzzy membership function is used to predict and perform incremental learning so the model can be updated on-line. An old sample chosen by heuristic sample displacement method is then discarded from the sub-model to control the size of the working set. The proposed method is applied to predict the p-xylene (PX) purity in the adsorption separation process. Simulation results indicate that the proposed method actually increases the model’s adaptive abilities to various operation conditions and improves its generalization capability.     

一种新的模糊聚类-分级算法及其在流程报警管理中的应用

1 INTRODUCTION Normally, operating management experience of in- dustrial process indicates that the probability one ig- nores alarm is 10-4 after handling one alarm signal and the probability one takes no direct action is 10-5 after hearing one alarm. Experiences also indicate that the probability one ignores alarm will increase to 10-3 from 10-4 if one alarm isn't handled within one minute[1]. Therefore, when the second alarm is appearing the probability which it can't be identified is 10…     

一种基于历史数据的加热炉温度模糊控制规则提取方法

针对加热炉模糊控制器模糊规则库难以建立的问题,提出了一种基于历史数据的加热炉温度模糊控制规则提取方法。此方法包含3个环节,首先选择输入输出变量和典型工况的历史数据并对数据进行预处理,再对历史数据使用模糊C-均值聚类算法以确定规则数目和输入变量的隶属度函数,最后对每条规则使用支持向量回归机算法确定规则的后件参数。应用此方法能够有效地提取加热炉模糊控制器的模糊规则,实验结果验证了该方法的有效性。     

加热炉炉温的模糊广义预测控制仿真研究

针对加热炉炉温的大惯性、大滞后及非线性等特点,提出一种基于T-S模糊模型的模糊广义预测控制策略。T-S模糊模型的前件和后件参数分别采用粒子群优化的模糊C-均值算法和递推最小二乘法辨识,根据输入变量更新模型隶属度并将T-S模糊模型等价转换为线性模型,以此作为预测模型应用于广义预测控制。仿真结果表明:该方法在不同工况下均具有较短的调节时间,在扰动作用下有很强的鲁棒性。     

基于改进聚类和加权bagging的多模型软测量建模

针对化工生产过程中软测量模型估计精度的问题,提出一种基于改进聚类和加权bagging的多模型建模方法。该方法在传统FCM聚类的基础上,利用K-近邻处理进一步降低错分率,改善聚类效果;通过相关性分析对训练样本集进行特征分组,将原始集划分为多个特征集;最后根据加权bagging的集成学习算法,融合支持向量机自适应地实现多模型建模。仿真结果表明,该建模方法可以合理地加权分配特征子模型,使得模型估计精度得到提高,具有更强的泛化能力。     

基于FGPC的单元机组协调控制系统研究

针对单元机组的大迟延、强耦合、参数时变且不确定性的特点,将T—s模糊模型引入预测控制中,作为预测模型。首先,用改进的模糊c一均值聚类算法和随机牛顿法辨识得到非线性系统的T-s模型;然后基于线性化后的系统模型设计模糊广义预测控制器,并对非线性对象进行在线控制。仿真结果表明：FGPC对于时变的非线性系统具有很好的控制效果。