徐蕾
- 作品数：5 被引量：12H指数：2
- 供职机构：安阳钢铁集团有限责任公司更多>>
- 发文基金：河南省科技攻关计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术矿业工程电气工程更多>>
- 基于MSF的煤矿井下环境信息危险评价系统的研究
- 2009年
- 文章结合煤矿井下环境信息的特征,介绍了一种基于多传感器信息融合(MSF)的煤矿井下环境信息危险评价系统。该系统建立了用于煤矿井下环境信息危险预测的3层误差反向传播神经网络模型,并采用神经网络信息融合算法对样本数据进行了分析和处理。仿真结果表明,该系统能够比较准确地评价煤矿井下环境危险的程度,且具有较好的鲁棒性和泛化能力。
- 徐蕾郑华宋强
- 关键词：煤矿井下环境信息多传感器信息融合神经网络MSF
- 小样本贫信息条件下高炉冶炼烧结终点组合预测法被引量：2
- 2011年
- 由于烧结过程具有不确定性、多变量耦合、时变时滞的特点,并且烧结终点受多种因素的影响,采用传统控制方法难以将烧结终点控制在要求的范围内,提出应用支持向量机优良的时序预测性能,以及贝叶斯理论能够利用样本信息和先验知识来简化预测模型和优化参数的特性,建立了贝叶斯支持向量机烧结终点的预报模型。首先对烧结终点的机理分析,后分别叙述贝叶斯框架理论和LS-SVM算法,并将贝叶斯证据框架应用于最小二乘支持向量机模型参数的自动选择,建立起时间序列的烧结终点非线性预测模型。在贝叶斯推断的第一层,进行模型参数的选择;在贝叶斯推断的第二层,进行模型超参数的选择;在贝叶斯推断的第三层,估计模型核参数,然后利用贝叶斯最小二乘支持向量机算法(LS-SVM)对烧结终点进行预测,并在此基础上构造了烧结终点的贝叶斯最小二乘支持向量机模型。仿真结果和多种模型比较表明,本模型能在小样本贫信息条件下对烧结终点做出比较准确的预测,并具有预测精度高、所需样本少、计算简便等优点,取得了令人满意的结果。
- 王爱民宋强李华张运素徐蕾
- 关键词：贝叶斯理论
- 在线测振监测诊断系统在主抽风机上的应用
- 2011年
- 阐述了在线测振监测诊断系统的工作原理、硬件配置、振动传感器的选型和特点,并介绍了系统实施方案。
- 靳勇刚杨国祥徐蕾
- 关键词：测振抽风机振动传感器
- 基于灰色神经网络算法的煤矿瓦斯涌出量预测模型的研究被引量：6
- 2008年
- 文章提出了一种采用灰色神经网络对煤矿瓦斯涌出量进行预测的方法,并在此基础上详细介绍了灰色神经网络瓦斯预测模型的构建过程,给出了应用实例。仿真结果表明,该模型具有预测精度高、所需样本少、计算简便等优点。
- 宋强徐蕾张运素
- 关键词：煤矿瓦斯涌出量灰色神经网络
- 基于灰关联熵法的电力变压器故障诊断研究被引量：4
- 2010年
- 提出了基于灰关联熵的变压器故障诊断方法,并介绍了该方法的应用情况。
- 宋强李菲张运素徐蕾
- 关键词：变压器故障诊断
