| 一种基于特征提取方法的智能预测算法 |
| |
| 引用本文： | 李鹏,刘民,吴澄.一种基于特征提取方法的智能预测算法[J].控制与决策,2007,22(12):1377-1380. |
| |
| 作者姓名： | 李鹏 刘民 吴澄 |
| |
| 作者单位： | 清华大学,自动化系,北京,100084;清华大学,自动化系,北京,100084;清华大学,自动化系,北京,100084 |
| |
| 基金项目： | 国家重点基础研究计划项目（2002CB312200）;国家自然科学基金项目（60443009,60274045）;北京市科技计划重点项目（D0305005040321）;国家863计划项目（2006AA042163）;教育部新世纪优秀人才支持计划. |
| |
| 摘 要： | 针对色织生产调度过程中的一类整经轴数预测问题，提出一种整经轴数智能预测算法．首先基于线性特征提取方法（PCA）和非线性特征提取方法（LLE）对影响整经轴数的多维属性参数进行特征提取；然后采用前向神经网络进行整经轴数预测．数值计算结果表明，所提出的方法能满足实际生产过程整经轴数预测的需要．
|
| 关 键 词： | 特征提取 人工神经网络 预测 纺织 |
| 文章编号： | 1001-0920（2007）12-1377-04 |
| 收稿时间： | 2006-08-23 |
| 修稿时间： | 2006-10-23 |
An intelligent prediction algorithm based on feature extraction methodes |
| |
| LI Peng,LIU Min,WU Cheng.An intelligent prediction algorithm based on feature extraction methodes[J].Control and Decision,2007,22(12):1377-1380. |
| |
| Authors: | LI Peng LIU Min WU Cheng |
| |
| Abstract: | An intelligent algorithm is proposed to predict the trim-beam number in the colored weaving scheduling process. Linear and nonlinear feature extraction methods including PCA and LLE are used to extract features from high-dimensional properties which are relative to the trim-beam number. Then, neural networks are applied to predict the trim-beam number. Numerical computational results based on practical production data show that the proposed algorithm can satisfy the trim-beam number prediction requirements in the practical manufacturing process. |
| |
| Keywords: | Feature extraction Artificial neural network Prediction Textile |
| 本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《控制与决策》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《控制与决策》下载全文 |
|
