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李雅芹

作品数:6 被引量:32H指数:3
供职机构:江南大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金江苏省高技术研究计划项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术化学工程理学更多>>

文献类型

  • 5篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 5篇自动化与计算...
  • 2篇化学工程
  • 1篇理学

主题

  • 5篇软测量
  • 5篇建模方法
  • 4篇高斯
  • 3篇高斯过程
  • 2篇多模
  • 2篇双酚
  • 2篇双酚A
  • 2篇聚类
  • 2篇仿射
  • 2篇仿射传播聚类
  • 1篇丁烷
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇软测量技术
  • 1篇失活
  • 1篇特征提取
  • 1篇脱丁烷塔
  • 1篇偏最小二乘
  • 1篇最小二乘
  • 1篇网络

机构

  • 6篇江南大学
  • 1篇蓝星化工新材...

作者

  • 6篇杨慧中
  • 6篇李雅芹
  • 1篇成亮铖
  • 1篇周开武

传媒

  • 2篇计算机与应用...
  • 1篇东南大学学报...
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇高校化学工程...
  • 1篇2009中国...

年份

  • 3篇2011
  • 2篇2010
  • 1篇2009
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
一种基于仿射传播聚类和高斯过程的多模型建模方法
针对单模型建模存在泛化能力差的问题,提出一种基于仿射传播聚类和高斯过程的多模型建模方法。该方法定义了一种新的相似度使仿射传播聚类算法把样本数据按照不同的工作点进行聚类,获得的子聚类样本数据再分别使用高斯过程建立相应的子模...
李雅芹杨慧中
关键词:仿射传播聚类高斯过程软测量
文献传递
基于仿射传播聚类和高斯过程的多模型建模方法被引量:15
2010年
针对单模型建模存在泛化能力差的问题,提出一种基于仿射传播聚类和高斯过程的多模型建模方法。该方法定义了一种新的相似度使仿射传播聚类算法把样本数据按照不同的工作点进行聚类,获得的子聚类样本数据再分别使用高斯过程建立相应的子模型,用"切换开关"方式组合作为最终模型的输出。将该建模方法应用到某双酚A反应釜出口丙酮含量的软测量建模中,仿真结果表明该方法具有较高的估计精度和一定的实用价值。
李雅芹杨慧中
关键词:相似度仿射传播聚类
双酚A合成催化剂失活模型的混合建模被引量:3
2011年
双酚A合成反应使用的阳离子树脂催化剂会随温度、时间、负荷和酚酮比的变化而失活;为实现对催化剂活性的在线检测,结合数学回归方法和支持向量机方法,对催化剂失活过程进行混合建模。首先采用数学回归方法描述催化剂活性随使用时间累积而变化的总体趋势,随后在此基础上采用支持向量机拟合温度、负荷和酚酮比对催化剂活性的影响,完成建模过程。运用此方法,针对一个实际的双酚A生产装置建立了生产过程的在线软测量模型,采用该模型对双酚A合成反应过程进行了在线推理估计。仿真及现场运行结果表明,这种基于数学回归和支持向量机混合建模的双酚A合成反应催化剂失活模型的估计精度较高,能够满足实际生产对软测量模型的要求。
成亮铖李雅芹杨慧中冯雪峰薛子敬
关键词:催化剂失活双酚A软测量支持向量机
一种基于Bagging算法的高斯过程集成建模方法被引量:8
2011年
针对单一高斯过程在化工过程软测量建模中存在估计精度不高的问题,利用Bagging和高斯过程回归算法,提出一种基于Bagging算法的集成高斯过程软测量建模方法.该算法使用Bagging技术从训练样本集中选取若干子训练样本集,利用该若干子集形成多个高斯过程模型,并通过加权组合方式进行集成,得到最终的模型输出.将该方法应用到某双酚A生产装置缩合反应釜出口24BPA含量的软测量建模中,仿真结果表明相比于单一高斯过程模型,该集成算法具有更高的精度和泛化能力.
李雅芹杨慧中
关键词:BAGGING算法高斯过程软测量
基于贝叶斯网络的软测量建模方法被引量:3
2010年
软测量技术对化工生产过程中提高产品质量和保证安全生产具有重要的作用,因此对化工软测量建模方法的研究具有重要意义。本文将贝叶斯网络应用于化工软测量建模,采用高斯混合模型来近似表达贝叶斯网络模型中的联合概率分布,通过Expectation Maximization算法求解出高斯混合模型参数并给出了贝叶斯网络估计公式。应用此法分别对某炼油厂脱丁烷塔塔底丁烷含量和某双酚A生产过程中脱水塔出口组分苯酚含量建立了软测量模型,取得了良好的离线估计结果。仿真结果表明,与支持向量机相比,在估计精度相当的情况下,省去了许多过程参数的估计,是1种有效的软测量建模方法。
李雅芹周开武杨慧中
关键词:贝叶斯网络模型软测量技术建模方法化工生产过程高斯混合模型脱丁烷塔
局部KPLS特征提取的LSSVM软测量建模方法被引量:4
2011年
针对复杂工业过程的非线性、变量间的强相关性以及工况时变的特点,提出了一种基于局部KPLS特征提取的LSSVM建模方法。该方法通过属性加权的欧式距离指标选取局部训练样本子集,利用KPLS算法对该子集进行特征提取,使用LSSVM算法在线建立局部软测量模型。实验结果表明,该方法可以有效实现特征提取,具有更好的推广能力和预测精度,比基于全局KPLS特征提取的LSSVM模型和未经特征提取的全局LSSVM模型具有更好的泛化能力。
李雅芹杨慧中
关键词:核偏最小二乘特征提取
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