上海市青年科技启明星计划(08QA14021)
- 作品数：6 被引量：33H指数：3
- 相关作者：杜文莉钱锋王坤祁荣宾官振强更多>>
- 相关机构：华东理工大学更多>>
- 发文基金：上海市青年科技启明星计划国家自然科学基金上海市教育委员会重点学科基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术化学工程更多>>
- 基于样本密度信息与竞争网络的聚类中心点获取算法
- 2009年
- 在聚类分析中初值的选取对聚类结果起着关键性的作用。本文在Chiu算法思想的基础上,提出了一种根据样本密度信息获取中心点的算法。该算法不需要任何参数的设定就可实现中心点的获取;之后再通过竞争网络对获取到的中心点进行训练,使中心点更加靠近每一类的中心。仿真实验表明:该算法是有效的且具有很高的可靠性,保证了网络训练前的中心点分布在不同的类簇中,提高了网络的训练效率。
- 王磊杜文莉祁荣宾钱锋
- 关键词：聚类分析密度函数竞争网络
- 一种基于时序误差补偿的动态软测量建模方法被引量：19
- 2010年
- 针对目前静态软测量建模方法无法反映工业过程动态信息,造成预测模型精度低、鲁棒性差等问题,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)和自回归-滑动平均模型(ARMA)的软测量建模方法。首先,建立了基于LS-SVM的软测量模型,利用ARMA模型对预测误差的动态估计,通过增加动态校正环节,实现了对静态模型的动态校正以改善系统动态响应特性。最后将上述方法用于乙烯精馏过程中乙烷浓度的软测量建模,仿真结果表明:与单一使用LSSVM模型相比,该方法具有跟踪性能好、泛化能力强等优点,是一种有效的软测量建模方法。
- 杜文莉官振强钱锋
- 关键词：最小二乘支持向量机ARMA模型软测量动态校正
- 低对比度医学图像全自动分割算法被引量：1
- 2010年
- 由于医学图像的对比度较低以及各种组织器官的边缘往往较为模糊,医学图像的分割是医学图像处理中的一个经典难题。如果能将各种分割对象的先验信息加入到分割算法中,将会改善分割效果。针对CT图像中的前列腺器官分割问题,利用水平集函数获得初始分割轮廓,结合从手工分割图像中获得的形状和纹理先验信息,采用遗传算法来演化分割轮廓。仿真实验结果证明该方法能有效地分割出低对比度的医学器官。
- 严计超常青
- 关键词：医学图像分割遗传算法
- 基于知识改进的文化算法及其在化工动态优化中的应用被引量：6
- 2010年
- 针对化工以及生化过程的动态优化问题,提出了一种基于改进知识引导的文化算法。该算法首先对控制搜索域与时间域分别进行了等分和离散化,利用'软约束'思想编码控制序列,采用'种群产生'-'控制域进化'-'种群寻优'迭代过程实现对控制序列的逐步寻优;其次在种群空间采用遗传算法,在信度空间采用差分算法,并将进化过程中的已有种群信息设计为3种知识,通过分析知识、提取知识、管理知识来指导进化过程。由于引入了文化进化理念和机制,大大提高了动态优化问题的搜索效率。通过3种典型化工动态优化问题的仿真实例,表明该算法具有较好的寻优效率以及更好的优化结果,验证了该算法在解决具有非线性动态约束问题的有效性。
- 刘宗其杜文莉祁荣宾钱锋
- 关键词：文化算法动态优化进化算法化工过程生化过程
- 基于改进差分进化算法的PID参数优
- 差分进化算法是近几年优化领域中新出现的进化算法,其快速的全局寻优能力特别适用于PID参数的整定。本文在简要介绍差分进化算法的基础上,针对PID参数整定问题提出了基于改进差分进化算法的优化策略,给出了算法的实现步骤。以Wo...
- 倪惠康杜文莉钱锋
- 关键词：改进差分进化算法PID参数整定
- 文献传递
- 基于特征空间降维的溶剂脱水分离过程监控被引量：2
- 2010年
- 针对传统化工过程中检测变量具有的非线性和非高斯性等特点,提出将改进的核主元分析(KPCA)和支持向量数据描述(SVDD)相结合的化工过程故障诊断方法.根据Mexican hat小波在提取非线性非平稳信号细微特征方面的优势,将该小波函数引入到KPCA中以增强核函数的非线性映射和抗噪能力.在映射后的特征空间中进行均值聚类分析,选择每个聚类中展现特征中心的数据,使运算复杂度明显降低,提高了监控实时性.采用SVDD描述经过聚类降维后的特征空间分布,提出新的监控指标描述过程的非高斯特性.将该方法应用在一个实际的溶剂脱水化工精馏过程中,仿真结果验证了该方法能够及时有效地检测系统产生的故障.
- 杜文莉王坤钱锋
- 关键词：均值聚类MEXICAN故障诊断
- 基于小波核聚类的非高斯过程故障检测方法被引量：5
- 2011年
- 针对工业过程检测变量具有的非线性和非高斯性等特点,提出了一种基于小波核聚类的核主元分析(WKPCA)方法来处理过程数据的非线性特性,同时引用支持向量数据描述(SVDD)对过程进行建模。本算法先根据Morlet小波具有多分辨分析和能以更高的精度逼近任意函数的特点,将其构建为小波核函数,可以增强KPCA的非线性核映射和抗噪能力,然后在映射后的特征空间中进行均值聚类分析,选择每个聚类中展现特征中心的数据,大大减少了核函数的计算量;最后通过SVDD提出监控指标来描述过程的非高斯特性。将上述方法用在一个标准仿真平台Tennessee-Eastman上,结果表明,该方法能及时有效地检测出系统产生的故障和异常情况。
- 王坤杜文莉钱锋
- 关键词：均值聚类小波核故障检测
