陈旭
- 作品数：11 被引量：29H指数：4
- 供职机构：江苏大学电气信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术化学工程生物学文化科学更多>>
- 基于控制参数双峰分布的小种群差分进化算法
- 2020年
- 当前差分进化算法研究主要集中在常规种群上,对小种群差分进化(DE)算法的研究较少。小种群差分进化算法因种群规模小,存在多样性降低过快的问题。因此提出一种基于控制参数双峰分布的小种群差分进化算法(BiMDE)。该算法采用基于柯西双峰分布的参数调节机制处理变异缩放因子F和交叉概率因子CR,并对缩放因子F进行矢量化设定。将BiMDE算法在函数集CEC2014上进行测试,并与5种最新的小种群差分进化算法进行比较。结果表明,BiMDE算法在求解精度、收敛速度以及多样性保持上具有较大优势。
- 苗学良陈旭
- 关键词：差分进化小种群控制参数多样性
- 基于二次插值教学优化的化工动态参数估计方法被引量：4
- 2017年
- 动态参数估计问题的有效求解对于化工过程精确建模具有重要意义。针对动态参数估计问题,通过将二次插值算子引入到教学优化(TLBO)算法来加强其局部搜索能力,提出了二次插值教学优化(TLBO-QI)算法。此外,将TLBO-QI用于3个化工过程动态参数估计问题的求解,并与TLBO、蜂群优化以及粒子群优化进行了对比,计算结果表明了TLBO-QI可以获取精度更好的解。
- 陈旭徐斌徐斌梅从立丁煜函
- 关键词：参数估计教学优化
- 一种求解过程动态优化问题的生物地理学习粒子群算法被引量：1
- 2017年
- 智能优化算法具有适用性广泛、全局搜索能力强等优点,近年来在动态优化中的应用逐渐增多。通过混合生物地理优化与粒子群优化,提出了生物地理学习粒子群(biogeography-based learning particle swarm optimization,BLPSO)算法,并用于动态优化问题的求解。BLPSO采用了新型的生物地理学习方式,该方式根据粒子"排名",即粒子的优劣,以维度为单位构造学习粒子,提高了学习的效率。针对动态优化问题,首先通过控制向量参数化将其转化为非线性规划问题,然后采用BLPSO算法进行求解。最后,将BLPSO应用于非可微、多峰、多变量等典型动态优化问题的求解,计算结果表明BLPSO具有较好的搜索精度和收敛速度。
- 陈旭梅从立徐斌丁煜函刘国海
- 关键词：全局优化
- 基于适应策略差分进化算法的化工反应动力学参数估值被引量：4
- 2018年
- 为了更准确地通过煤烟气成分推测汞元素氧化程度,建立精确的汞氧化过程动力学模型至关重要。目前已有的汞氧化过程动力学模型中存在一些难以确定的未知参数,为了确定模型中这些参数的最优值,本文提出一种改进的适应策略差分进化算法(ASDE)。该算法引入变异策略、缩放因子(F)和交叉参数(CR)候选集合,同时为集合中每个候选参数赋予一定的选择概率。在进化搜索过程中,以历史成功搜索信息为基础,实时更新每个候选集合中各参数对应的选择概率,并根据选择概率自适应为下一时刻进化群体中每个个体分配变异策略和对应控制参数。将改进算法用于汞氧化过程动力学参数估值问题,实验结果显示,相对其他6种算法,改进算法ASDE求解得到模型更加接近实际,是一种求解化工反应动力学参数估值问题的有效方法。
- 徐斌陈旭陈旭张海峰
- 关键词：差分进化反应动力学参数估值
- 基于IPSO-UKF的水草清理作业船组合导航定位方法被引量：8
- 2017年
- 在河蟹养殖水草清理过程中,为降低养殖户劳动强度和提高导航定位精度,研究结合DGPS和视觉导航的优点,设计一种用免疫粒子群算法(IPSO)来优化无迹卡尔曼滤波(UKF)的组合导航定位方法,并应用于水草清理作业船。首先通过建立组合导航模型,得到系统的状态方程和量测方程;为解决UKF对导航模型滤波存在的发散问题,再通过粒子群算法(PSO)优化UKF,并引入免疫算法避免PSO的早熟现象;最后得到滤波后新的位置坐标。为获取视觉信息,对采集的图像采用相应的图像处理技术确定导航路径。导航实验结果表明,所提方法相比DGPS导航和组合导航,纬度误差分别下降22.69%、9.14%,工作时间分别减少4.77%、4.32%,进一步提高了作业船工作效率。
- 阮承治赵德安刘晓洋陈旭姬伟贾伟宽
- 关键词：河蟹养殖视觉导航DGPS
- siPLS-LASSO的近红外特征波长选择及其应用被引量：5
- 2018年
- 近红外技术广泛应用于食品、药品等生产过程和产品质量检测,具有样品无需预处理、成本低、无破坏性、测定速度快等优点。但是,全光谱数据维数高、冗余信息多,直接应用于建模会导致模型复杂性高、稳定性差等问题。siPLS是最常见的光谱数据降维方法,但是难以处理光谱数据的共线性问题。LASSO是一种相对新的数据降维方法,但在小样本应用中具有不稳定性。针对siPLS和LASSO在近红外光谱数据应用中存在的问题,提出了基于siPLS-LASSO的近红外特征波长选择方法,并将其应用于秸秆饲料蛋白固态发酵过程pH值监测。该方法首先采用siPLS算法,实现对光谱波长最佳联合子区间的优选;然后,对优选联合子区间使用LASSO算法进行特征波长选择,在此基础上建立PLS校正模型。同时,将siPLS-LASSO方法与其他传统特征波长选择方法进行了对比。结果表明:建立在siPLS-LASSO方法优选33个特征波长基础上的PLS模型预测结果更好,其预测方差(RMSEP)和相关系数(Rp)分别为0.071 1和0.980 8;所提siPLSLASSO方法有效选取了特征波长,提高了模型预测性能。
- 梅从立梅从立尹梁尹梁江辉陈旭丁煜函
- 关键词：近红外光谱
- 案例教学法在MATLAB语言课程中的应用探讨
- 2019年
- 针对MATLAB语言课程对抽象思维要求高的特点,将案例教学法引入到MATLAB课程教学中。以微分方程数值求解为例,介绍了案例背景、算法原理、编程语言以及结果分析等方面,向学生展示了MATLAB语言在实际科学问题求解中的应用,加深了学生对课堂知识的理解,培养了学习兴趣,提升了教学效果。
- 陈旭
- 关键词：MATLAB计算机仿真
- 微生物发酵过程的神经网络左右逆协同控制方法（英文）
- 2016年
- 微生物发酵生产过程是一种高度非线性、不确定的系统,发酵过程中很多关键变量难以在线直接测量,严重影响了这些系统的控制和优化,给这些生产过程的产品产量和质量的提高带来了严重的障碍。本文采用右逆控制方法实现对原系统的线性化解耦,采用左逆软测量方法来实现对难以直接测量的关键变量的软测量,并将软测量得到的结果作为右逆控制方法所需要的反馈变量,实现对微生物发酵的控制。这种左右逆协同工作,实现系统控制的方法可称为协同控制方法,所构造的控制器称为左右逆协同控制器。由于微生物发酵过程的强非线性特性,采用神经网络加动态环节(微分器、积分器)的方法来构造上述的左右逆协同控制器。仿真结果表明,这种左右逆协同控制方法能很好地实现对含有不直接可测变量的微生物发酵过程的控制。
- 丁煜函梅从立陈旭江辉杨培锁
- 关键词：协同控制神经网络微生物发酵
- 串联型乙炔加氢反应过程的动态优化被引量：2
- 2017年
- 乙烯装置的乙炔加氢反应系统旨在将裂解气中的副产品乙炔进一步转化为乙烯产品.但在实际运行过程中,产生的绿油杂质对催化剂的活性将产生较强的影响.本文主要研究两段串联型乙炔加氢反应器的运行条件,并寻优出当催化剂活性处于动态失活的前提下,保持整个反应过程的最佳选择性和最佳转化率的系统最优运行条件.本系统的实时优化过程主要涉及到了运行条件的各项约束和催化剂活性不确定性的两大难点.针对此动态系统的带约束优化问题,本文先使用离散方法将动态优化问题转变为对有限维非线性的规划问题,然后再利用具有约束处理机制的差分进化算法和增量式编码法进行求解.通过将上述优化方法应用于实际的串联型乙炔加氢反应过程进行验证,优化结果证实了本动态优化系统的有效性.
- 杜文莉鲍春瑜陈旭
- 关键词：乙炔加氢动态优化差分进化算法
- 基于约束骨干粒子群算法的化工过程动态多目标优化被引量：6
- 2014年
- 大多数化工过程是动态过程,需同时优化多个目标,从而带来复杂的约束多目标动态优化问题。因此提出了一种动态约束多目标骨干粒子群算法,即采用一种新型约束处理方法,结合Pareto支配和ε约束支配技术的双档集机制;针对约束优化问题寻优难度更大,更易陷入局部最优的特点,采用局部搜索和混合变异策略,并自适应调整搜索步长,提高算法的探索和开发能力;采用分段线性函数参数化方法,构建一种动态约束多目标粒优化算法,并将其用于解决间歇反应器的动态多目标优化问题。测试实验表明:与NSGA-II和自适应差分进化算法(SADE-εCD)比较,该算法具有更优秀的收敛性与分布性;应用到化工过程多目标动态优化问题实例进行比较表明,多目标骨干粒子群算法在约束多目标动态优化问题的求解中表现出更好的应用前景。
- 王珊珊杜文莉陈旭徐斌钱锋
- 关键词：动态多目标优化化工过程
