江苏省高校自然科学研究项目(06KJD460174)
- 作品数：11 被引量：62H指数：3
- 相关作者：黄为勇任子晖童敏明邵晓根陈奎更多>>
- 相关机构：徐州工程学院中国矿业大学更多>>
- 发文基金：江苏省高校自然科学研究项目国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术矿业工程交通运输工程更多>>
- 热导传感器温度特性的CPSO-SVM数据融合校正被引量：2
- 2009年
- 为了消除环境温度对热导气体传感器的影响,提出了一种热导传感器温度特性的经典粒子群优化——支持向量机(CPSO-SVM)数据融合校正方法。该方法将热导传感器和温度传感器构成传感器组,利用支持向量机对传感器组的输出信号进行数据融合,采用经典粒子群优化算法和测试样本集均方根误差与平均绝对百分比误差同时最小原则选择和优化支持向量机的参数向量。对氢气浓度的检测实验表明,该方法能有效地改善传感器的温度特性,实现了气体浓度的精确检测。
- 黄为勇童敏明任子晖
- 关键词：热导传感器支持向量机数据融合
- 多气体的SVM数据融合定性识别方法
- 2009年
- 针对基于神经网络的多气体定性识别方法中存在的过学习和泛化能力差的问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)与多传感器数据融合的多气体定性识别方法。该方法采用结构化风险最小化准则的多类分类支持向量机对由多个气体传感器、温度和湿度传感器组成的传感阵列的数据进行融合,克服了传统方法的缺陷,消除了环境温度与湿度等因素的影响,实现了100%的定性识别率,实验结果证明了该方法的有效性。
- 黄为勇任子晖童敏明
- 关键词：传感器阵列数据融合
- 基于LabWindows/CVI的PC机与μPSD单片机串行通信方法被引量：1
- 2008年
- 在深入分析μPSD3234A单片机串口通信机制的基础上,阐述了在NI的LabWindows/CVI虚拟仪器开发平台上实现μPSD单片机与PC机串行通信的原理和方法。并结合工程实际,介绍了系统实现的关键技术,给出了程序流程图。实践表明,该方法具有系统实现简单、方便和可靠、系统界面友好、性能稳定等优点,具有较高的实用价值。
- 黄为勇邵晓根
- 关键词：串行通信PC机单片机LABWINDOWS/CVI
- 基于SVM的瓦斯涌出量非线性组合预测方法被引量：45
- 2009年
- 为了提高矿井瓦斯涌出量的预测精度,提出了一种基于支持向量机(SVM)的瓦斯涌出量非线性组合预测方法.该方法应用结构化风险最小化准则且具有在全局意义上逼近任意非线性函数特性的SVM,建立了一个多输入单输出的瓦斯涌出量非线性组合预测模型,通过样本学习和平均绝对百分比误差最小原则确定预测模型的参数,对双曲线回归、指数回归和灰色预测方法得到的3个不同的单项预测数据进行非线性组合作为最终预测结果.结果表明,该方法的平均绝对误差为6.92%,均方根误差为0.93 m3/t,其预测精度明显优于各个单项预测结果,大幅降低了预测风险,为提高瓦斯涌出量预测精度提供了一条新途径.
- 黄为勇童敏明任子晖
- 关键词：瓦斯涌出量支持向量机
- 一种采用CCPSO-SVM的煤与瓦斯突出预测方法被引量：4
- 2012年
- 为了有效地对矿井煤与瓦斯突出进行预测,提出了一种基于完全混沌粒子群优化(CCPSO)与支持向量机(SVM)的矿井煤与瓦斯突出预测方法。该方法将矿井工作面前方煤体瓦斯涌出量动态变化时间序列的多重分维谱作为特征指标,应用支持向量(SVM)构建预测模型,模型的参数向量由改进的完全混沌粒子群优化算法和测试集样本集分类错误率最小准则选择和优化。实验结果证明,该方法是有效的,它为煤与瓦斯突出预测提供了一种新途径。
- 黄为勇邵晓根陈奎
- 关键词：煤与瓦斯突出支持向量机
- 渐变式路径优化在GIS中的应用
- 2010年
- 为了解决传统算法收敛速度慢、搜索区域盲目等问题,提出了一种新的算法——渐变式路径优化算法.该算法是结合D ijkstra算法和遗传算法的优点,采用启发式搜索和自适应禁忌等策略进行优化而形成的一种混合算法.对新算法和传统算法进行了比较,同时将该算法应用于G IS路径规划中,对新算法中的关健参数σ、β因子进行了测试.仿真结果表明该算法极大地加快了搜索速度,提高了搜索效率,取得了良好的效果.
- 姜代红
- 关键词：最短路径DIJKSTRAGIS遗传算法
- 采用RS与CSA-SVM集成的煤与瓦斯突出预测方法
- 2012年
- 为提高矿井煤与瓦斯突出的预测性能,提出了粗糙集(RS)与克隆选择算法(CSA)―支持向量机(SVM)集成的预测方法。首先应用粗糙集理论对数据集进行约简提取出关键特征指标和数据样本,然后应用支持向量机构建煤与瓦斯突出预测模型,最后应用克隆选择算法和训练样本集预测错误率最小原则智能选择和优化预测模型的参数向量;煤与瓦斯突出预测实验结果验证了该方法的有效性,性能明显优于传统的神经网络预测方法。
- 黄为勇
- 关键词：煤与瓦斯突出粗糙集克隆选择算法
- 一种采用完全Logistic混沌的PSO-GA优化方法被引量：7
- 2012年
- 为了提高粒子群优化算法的性能,提出了一种完全Logistic混沌粒子群优化与遗传算法的混合优化方法。该方法将具有伪随机性与遍历性特征的Logistic混沌应用到粒子群算法的粒子位置和速度初始化、惯性权重优化、随机常数以及局部最优解邻域点产生的全过程,并在粒子速度和位置更新后再与遗传算法相混合,进行选择和交叉操作。三种典型Benchmark函数的实验结果验证了所提方法的有效性,该方法具有更好的寻优能力与收敛速度。
- 黄为勇
- 关键词：混沌优化粒子群优化遗传算法
- 一种基于改进的K-means聚类和PSO的软件可靠性模型选择
- 2011年
- 针对软件可靠性选择主要依靠人的主观经验进行判断、缺乏客观性和准确性的问题,提出了一种基于改进的K-means聚类和粒子群优化(PSO)算法的软件可靠性模型选择方法。该方法采用多评价标准编码,选定一种新的规则化距离作为元素间的相似性度量,应用K-means聚类和PSO分析实现了软件可靠性模型的选择。实验结果验证了该方法的有效性,为软件可靠性模型选择提供了一条新途径。
- 黄为勇
- 关键词：软件可靠性模型K-MEANS聚类粒子群优化
- 矿井CO浓度的支持向量机数据融合检测方法被引量：2
- 2008年
- 针对检测矿井一氧化碳(CO)含量时,电化学传感器输出受到矿井大气中甲烷气体影响的问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)数据融合的CO浓度检测方法。该方法将催化传感器与电化学传感器构成传感器对,利用能够从全局意义上逼近任意非线性关系的支持向量机对传感器对的输出信号进行非线性数据融合,构建了矿井一氧化碳浓度检测模型。实验结果表明,该方法的平均绝对百分比误差为0.88%,均方根误差为1.32ppm,有效地消除了甲烷对CO电化学传感器的影响,实现了矿井CO浓度的精确检测。
- 黄为勇童敏明任子晖
- 关键词：支持向量机数据融合电化学传感器
