针对锑浮选泡沫图像特征相互耦合、重要度差异显著引起工况难以识别的问题, 提出一种锑浮选工况识别方法. 首先, 在结合敏感性指数与主元分析法选取关键泡沫特征的基础上, 建立物元可拓模型, 通过关联函数计算关键泡沫特征与预设工况类别的关联度; 然后, 引入博弈论, 将层次分析法和熵权法确定的主、客观权重优化融合, 得到泡沫特征的综合权重; 最后, 计算综合关联度, 实现浮选工况的准确识别. 锑浮选工业现场的生产数据验证了所提出方法的有效性.
相似文献
针对机理模型难以刻画的热轧精轧生产过程, 采用基于数据子空间的偏最小二乘方法建立热轧轧制力数据模型, 并构建轧制力优化模型, 利用改进的粒子群优化算法对优化模型计算求解. 结果表明, 使用数据驱动方法建立的轧制力数据模型能够揭示精轧过程轧制力的机理规律, 可以替代机理模型在实际系统中的应用. 通过对整体优化模型的求解, 可以提高热轧精轧产品的质量, 降低能源消耗, 表明基于数据驱动的建模和优化方法在实际生产中具有较大的应用价值.
相似文献针对流数据的实时、有序和维数高等特点, 提出一种基于多种群协同微粒群优化的流数据聚类算法. 该算法利用变量分而治之的思想, 多个种群协同优化多个类中心, 进而求出问题完整的类中心集合. 给出一种类中心变化趋势的预估策略, 以快速追踪环境变化. 为防止多个子微粒群同时优化一个类中心, 提出一种相似子微粒群的合并策略. 最后将所提出的算法用于多个数据集, 实验结果验证了算法的有效性.
相似文献针对数据中存在的噪声对数据描述建模的影响, 提出一种基于快速聚类分析的支持向量数据描述算法. 该算法通过快速聚类分析算法对所要建模的数据进行预处理, 通过预处理快速剔除数据中存在的影响建模的噪声; 然后再将基于??NN算法计算获得的权重值加权在每一个数据上, 进行支持向量数据描述算法的建模. 在标准数据集上的实验分析表明, 所提出的支持向量数据描述算法较传统的支持向量数据描述算法和密度驱动支持向量数据描述算法在准确度上具有较明显的提升.
相似文献针对现有T-S 模糊模型建模精度与计算效率之间的矛盾, 提出一种利用增广输入变量进行T-S 模糊模型建模的方法. 对输入变量进行多项式增广处理后, 以核模糊?? 均值聚类算法配合聚类评价指标自适应获得最佳聚类数及相应的模糊划分, 并通过递推最小二乘计算得出T-S 模糊模型的后件参数. 提出可利用后件参数反推断前件结构的方法来快速有效地确定前件结构. 最后通过仿真验证了上述方法的有效性.
相似文献不确定性存在于图像处理、模式识别等众多领域的实际应用中, 模糊?? 均值聚类(FCM) 算法虽广泛应用于这些领域, 但其处理不确定性的能力较差. 引入区间二型模糊理论能有效提升算法处理不确定性的能力, 但相应地造成算法复杂度增加, 制约了区间二型FCM算法的推广应用. 鉴于此, 提出增强型区间二型FCM算法, 通过优化初始聚类中心和降型运算, 极大地减少了区间二型FCM算法的运算量, 并提升算法的收敛速度. 通过对随机和实际数据的实验比较验证了改进算法的有效性.
相似文献为了提高案例推理(CBR) 分类器的性能, 提出一种基于可信度阈值优化的CBR 评价分类方法. 首先, 通过一种可降低时间复杂度的改进型可信度评价策略对案例重用得到的建议解的可信度进行计算; 然后, 通过遗传算法(GA) 对可信度阈值进行迭代寻优; 接着, 根据得到的优化阈值将目标案例及其建议解划分为可信集或不可信集;最后, 对不可信集按多数重用原则进行分类结论的调整, 从而实现可信的CBR 评价分类. 对比实验表明, 改进的可信度评价策略能有效提高分类性能, 从而可提高CBR分类器的决策与学习能力.
相似文献演化聚类算法(ECM) 是一种有效的在线聚类算法, 能够根据输入数据实时调整聚类. 但是, 该聚类算法依赖于预先设置的最大距离阈值, 而且对数据输入次序敏感. 针对这些问题, 提出一种基于自适应学习的演化算法(SALECM), 在无法获取数据先验知识的情况下, 无需人为预先定义参数, 可自适应地调整聚类. 实验结果表明, 与ECM相比, SALECM可提高在线聚类的自适应性能, 也能在一定程度上缓解数据输入次序对算法的影响.
相似文献针对突发事件应急方案生成问题, 提出一种考虑属性特征权重影响的应急方案生成方法. 基于案例推理(CBR) 理论, 将基本遗传算法(SGA) 和粒子群优化算法(PSO) 引入属性特征权重的计算中. 通过收集到的数据验证了案例间相似度计算的准确性, 说明了所提出方法的有效性和可行性.
相似文献针对基于案例推理的应急方案生成问题, 从方案有效性判断和实施效果融合两个角度出发, 提出一种考虑方案有效性的应急案例决策方法. 首先, 依据决策者给出的预估方案生成有效的案例集, 利用检索方法计算有效历史案例与目标案例的相似度; 然后, 根据距离熵方法对多时期的方案实施效果进行融合, 集结相似度和实施效果, 进而得到每个案例的综合评价值, 并根据综合评价值的大小确定最优备选方案; 最后, 通过一个高层建筑火灾算例验证了所提出方法的可行性和有效性.
相似文献广义特征值中心支持向量回归机(GEPSVR) 是一种有效的核回归算法, 但其在求解优化问题时易导致奇异性问题. 为此, 提出一种基于特征值分解的支持向量回归机, 简称IGEPSVR. 与GEPSVR 相比, IGEPSVR 的主要优势有: 结合最大间隔准则和GEPSVR 几何思想给出了新的距离度量准则; 在优化模型中引入Tikhonov 正则项, 克服了可能产生的奇异性问题; IGEPSVR 仅需求解两个标准特征值, 降低了计算复杂度. 实验结果表明, 较GEPSVR 算法,IGEPSVR 不仅提高了学习能力, 而且缩短了训练时间.
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.
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