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一种在线确定常压塔顶石脑油质量指标的软测量方法: 本发明公开了一种在线确定常压塔顶石脑油质量(干点)指标的软仪表技术：选取常压炉出口温度、常压塔处理量、塔顶温度、塔顶压力、顶回流单位处理量温差、常压塔顶石脑油流量、常一线流量、常二线流量、常三线流量、常压塔顶循单位处理量...; 颜学峰吴国庆; 文献传递

基于改进MCD的粗差判别方法及性能分析被引量：5: 2008年; 针对正态分布的样本数据粗差判别,MCD(Minimum Covariance Determinant Estima-tor)方法存在算法参数h难以确定的缺点,提出了基于MCD的改进算法Modified MCD(M-MCD)。该算法首先以基于MCD估计的鲁棒马氏距离平方的标准差与理论总体样本马氏距离平方的标准差的最小偏差为目标,通过自适应迭代,求得最佳的算法参数h。然后,在最佳算法参数h下,基于MCD估计的鲁棒马氏距离,通过卡平方分布判别样本数据中的粗差。系列仿真实验表明:MCD方法的粗差判别结果严重依赖于算法参数h;M-MCD方法能通过自适应迭代求得最佳算法参数h,并具有良好的粗差判别性能,且优于MCD。; 吴国庆颜学峰; 关键词：离群点

基于ART-SVR的过程建模及在干点软测量中的应用被引量：2: 2008年; 针对石油化工生产过程通常呈高度非线性,且生产过程数据呈非连续、具有一定类别特性等特征,提出基于自适应谐振神经网络(adaptive resonance theory,ART)和支持向量回归(support vector regression,SVR)相结合的建模方法(ART-SVR)。首先,基于建模样本,通过ART将样本模式空间分割成若干模式特性相近的子空间;然后,对各子空间分别采用SVR建立各自模型,实现基于样本模式空间分割的"分段"建模。仿真试验和在石脑油干点软测量建模的实际应用表明:ART-SVR模型的拟合精度和预测精度均优于全局SVR模型。; 吴国庆颜学峰; 关键词：支持向量回归干点软测量

基于改进鲁棒马氏距离与卡平方分布的粗差判别及其应用: 2007年; 针对可能含有粗差的样本数据,提出一种基于改进鲁棒马氏距离和卡平方分布的粗差判别方法。首先,该算法通过CDC2-MVT(Closest distance to center-Ellipsoidal multivariate trimming)初步抗差估计样本的鲁棒马氏距离,接着通过CESD(Consistently estimate the standard deviation)渐近估计鲁棒马氏距离的标准差,从而找出最一致的观测样本。然后,基于最一致的观测样本重新估计总体的位置参数和尺度参数,进而估计改进鲁棒马氏距离,在保证估计位置参数和尺度参数抗差性的同时,克服了CDC2-MVT方法效率不足的缺点。最后,基于改进鲁棒马氏距离,通过卡平方分布判别样本数据中的粗差。仿真研究与实际应用表明,提出的粗差判别方法明显优于基于CDC2-MVT、CDCm-MVT和MCD的粗差判别方法。; 吴国庆颜学峰; 关键词：离群点粗差抗差估计

一种在线确定常压塔顶石脑油质量指标的软测量方法: 本发明公开了一种在线确定常压塔顶石脑油质量(干点)指标的软仪表技术：选取常压炉出口温度、常压塔处理量、塔顶温度、塔顶压力、顶回流单位处理量温差、常压塔顶石脑油流量、常一线流量、常二线流量、常三线流量、常压塔顶循单位处理量...; 颜学峰吴国庆; 文献传递

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吴国庆