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快速稳健偏最小二乘回归及其在近红外光谱分析中的应用

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光谱学与光谱分析 2006年第6期26卷 1046-1050页

作者：成忠陈德钊浙江大学化学工程与生物工程学系

现代近红外光谱,作为一种间接分析技术,将建立校正模型,实现对未知样本的定量分析。针对近红外光谱分析灵敏度低、抗干扰性差的弱点,构建一种快速稳健的偏最小二乘回归(RRPLSR)算法。它运用峭度法快速识别离群点,排除它们后,再实施偏最... 详细信息

现代近红外光谱,作为一种间接分析技术,将建立校正模型,实现对未知样本的定量分析。针对近红外光谱分析灵敏度低、抗干扰性差的弱点,构建一种快速稳健的偏最小二乘回归(RRPLSR)算法。它运用峭度法快速识别离群点,排除它们后,再实施偏最小二乘回归,消除复共线性,建立稳健可靠的定量校正模型。将RRPLSR方法实际应用于鱼类物质的近红外光谱数据分析,实现脂肪含量的定量检测,效果良好。与已有的其他方法相比,它能准确识别离群点,所建模型预测性能良好,且计算省时,效率高,适用于快速检测。

关键词：偏最小二乘离群点识别峭度法稳健回归近红外光谱定量检测

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兼顾正确率和差异性的自适应集成算法及应用

浙江大学学报（工学版） 2011年第3期45卷 557-562页

作者：罗建宏陈德钊浙江大学化学工程与生物工程学系浙江杭州310027 浙江理工大学管理科学与工程系浙江杭州310018

针对如何从集成分类器中合理地筛选个体以提高集成学习的效果这一难题,提出了新的集成算法.该算法基于知识粒原理设计一种兼顾正确率和差异性的筛选指标,以便从训练的一批分类器中快速地选择个体组建成库;以自适应方式,针对每一类别生... 详细信息

针对如何从集成分类器中合理地筛选个体以提高集成学习的效果这一难题,提出了新的集成算法.该算法基于知识粒原理设计一种兼顾正确率和差异性的筛选指标,以便从训练的一批分类器中快速地选择个体组建成库;以自适应方式,针对每一类别生成特定的集成分类器,这些集成分类器间存在包容性,由此构建的集成分类器组将占用较少的计算资源,并将以自适应方式进行分类决策.对多种模式分类问题的试验结果表明:与其他集成方法相比,该集成算法更为高效,稳定性更好,具有较强的泛化性能.

关键词：集成分类器集成学习知识粒正确率差异性自适应集成算法

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化学计量学非线性偏最小二乘算法进展评述

分析化学 2004年第4期32卷 534-540页

作者：吴晓华陈德钊浙江大学化学工程研究所浙江大学化学工程研究所杭州310027

评述了偏最小二乘法 (PLS)近年来非线性化的进展以及重要算法的原理、特性和应用。一类是对自变量进行非线性前处理的方法 ,包括二次变换、Chebychev变换和基于机理的变换 ;另一类是基于内部非线性映射的PLS ,主要有多项式映射、样条函... 详细信息

评述了偏最小二乘法 (PLS)近年来非线性化的进展以及重要算法的原理、特性和应用。一类是对自变量进行非线性前处理的方法 ,包括二次变换、Chebychev变换和基于机理的变换 ;另一类是基于内部非线性映射的PLS ,主要有多项式映射、样条函数映射、由遗传算法辅助实施的任意非线性映射和神经网络映射 ;介绍了具有类似功能的正交网模型。本文还就算法的普适性、稳健性和简易性 ,及其非线性化的演变进程予以评述、总结和展望

关键词：非线性偏最小二乘法 Chebychev多项式样条遗传算法神经网络正交网评述

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复杂化学模式群的非线性映射及其应用

分析化学 2003年第8期31卷 928-931页

作者：颜学峰陈德钊胡上序华东理工大学自动化研究所杭州310027 浙江大学化工系计算机仿真教研室浙江大学化工系计算机仿真教研室上海200237

提出新的非线性映射算法 ,并分别采用传统非线性映射算法和新的非线性映射算法 ,将 8维橄榄油样本映射于平面。其中新的非线性映射算法获得更好保留样本模式拓扑结构的映射平面 ,映射平面清晰地反映模式的类别关系 ,即同类模式都清晰地... 详细信息

提出新的非线性映射算法 ,并分别采用传统非线性映射算法和新的非线性映射算法 ,将 8维橄榄油样本映射于平面。其中新的非线性映射算法获得更好保留样本模式拓扑结构的映射平面 ,映射平面清晰地反映模式的类别关系 ,即同类模式都清晰地聚集在一起 ,实现聚类。

关键词：复杂化学模式非线性映射算法保留拓扑结构类随机优化算法聚类

用自适应偏最小二乘回归为药物定量构效关系建模

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分析化学 2002年第5期30卷 536-539页

作者：颜学峰陈德钊胡上序浙江大学化工系计算机仿真教研室浙江大学化工系计算机仿真教研室杭州310027

提出了一种自适应偏最小二乘回归 (APLSR)方法。对于指定的预测对象 ,APLSR将根据样本在结构参数空间中的分布 ,分析它们对预测对象的预报能力 ,自适应地为各个样本分配权值 ,并从样本数据中提取和选用PLS成分 ,从而实施自适应加权PLSR ... 详细信息

提出了一种自适应偏最小二乘回归 (APLSR)方法。对于指定的预测对象 ,APLSR将根据样本在结构参数空间中的分布 ,分析它们对预测对象的预报能力 ,自适应地为各个样本分配权值 ,并从样本数据中提取和选用PLS成分 ,从而实施自适应加权PLSR ,以获得预报性能良好的模型。作者将APLSR应用于含硫苯衍生物的QSAR建模 ,取得了令人满意的效果。

关键词：自适应加权回归偏最小二乘回归含硫苯衍生物构效关系建模

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优进策略支持的进化规划估计反应动力学参数

高校化学工程学报 2004年第5期18卷 638-642页

作者：张兵陈德钊饶骏浙江大学化学工程与生物工程学系浙江杭州310027

为准确估计反应动力学参数,在分析确定性优化方法与进化算法特性的基础上,提出了一种由优进策略支持的进化规划方法(EEP),它将确定性寻优的两点梯度法(TPG)引入随机的进化规划算法(EP)中。EEP将依概率调用TPG寻优操作,并相应地调整原有... 详细信息

为准确估计反应动力学参数,在分析确定性优化方法与进化算法特性的基础上,提出了一种由优进策略支持的进化规划方法(EEP),它将确定性寻优的两点梯度法(TPG)引入随机的进化规划算法(EP)中。EEP将依概率调用TPG寻优操作,并相应地调整原有的随机性操作,包括简化变异操作、改进选择操作。测试结果表明EEP克服了TPG与EP的缺点,发扬了二者的优点,具有良好的全局寻优性能。将EEP方法成功地应用于2-氯苯酚在超临界水中氧化反应动力学参数的估计,效果良好,与其它方法相比,结果有所改进,显示出EEP方法的优越性。

关键词：优进策略进化规划 2-氯苯酚超临界水氧化动力学参数估计

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多产品克隆选择算法在间歇过程调度中的应用

浙江大学学报（工学版） 2010年第2期44卷 338-343页

作者：林可鸿贺益君陈德钊浙江大学化学工程与生物工程系浙江杭州310027 台州学院医药化工学院浙江临海317000

针对传统处理多产品多步骤多设备零等待的间歇过程调度方法(MMMSZ)只适用于求解小型问题的这一特点,构建了多产品克隆选择算法(MCSA).该算法从生产计划出发,生成较优的生产方案和各种全产品批次,并以全产品批次作为抗体,调用改进的克隆... 详细信息

针对传统处理多产品多步骤多设备零等待的间歇过程调度方法(MMMSZ)只适用于求解小型问题的这一特点,构建了多产品克隆选择算法(MCSA).该算法从生产计划出发,生成较优的生产方案和各种全产品批次,并以全产品批次作为抗体,调用改进的克隆选择算法进行优化,其适用面宽,搜索空间大,能有效地处理约束,适用于规模不很大的问题.对于大规模问题,可基于周期调度策略,开发大规模多产品克隆选择算法(LMCSA),以克服维数灾难.将它们用于2个间歇调度示例,实验结果表明,2种算法能在合理的时间内给出较优解,综合性能良好.

关键词：多产品多步骤多设备间歇过程零等待克隆选择算法周期调度策略

连续约束蚁群优化算法的构建及其在丁烯烷化过程中的应用

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化工学报 2005年第9期56卷 1708-1713页

作者：贺益君陈德钊浙江大学化学工程与生物工程学系浙江杭州310027

经典蚁群系统只适用于离散问题,缺少处理约束的专门机制.基于蚁群觅食的生物学行为,以搜索最优食物源为目标,将约束纳入食物源优劣评价的启发式规则,采用成群募集和海量募集两种方式,并辅以局部搜索,以此引导蚁群寻找可行域中的最优解,... 详细信息

经典蚁群系统只适用于离散问题,缺少处理约束的专门机制.基于蚁群觅食的生物学行为,以搜索最优食物源为目标,将约束纳入食物源优劣评价的启发式规则,采用成群募集和海量募集两种方式,并辅以局部搜索,以此引导蚁群寻找可行域中的最优解,构建为适用于连续约束优化问题的蚁群系统(constrainedantcolonysystem,CACS).测试实例表明,CACS具有良好的适用性及全局优化性能,将它应用于丁烯烷化过程的约束优化,取得了令人满意的结果.

关键词：约束优化蚁群系统成群募集海量募集启发式规则丁烯烷化过程

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用于多目标优化的蚁群算法的构建及其应用

高技术通讯 2006年第12期16卷 1241-1245页

作者：贺益君陈德钊浙江大学化学工程与生物工程学系杭州310027

从蚁群的生物学行为出发，将成群募集和海量募集两种机制融入蚁群算法，并针对多目标优化的特性，综合考虑解的被支配度和分散度，抽提出一种启发式规则，用以评价食物源的优劣，进而构建多目标连续蚁群优化算法（MO-CACO）。通过两个... 详细信息

从蚁群的生物学行为出发，将成群募集和海量募集两种机制融入蚁群算法，并针对多目标优化的特性，综合考虑解的被支配度和分散度，抽提出一种启发式规则，用以评价食物源的优劣，进而构建多目标连续蚁群优化算法（MO-CACO）。通过两个多目标典型函数的优化测试，验证了MO-CACO具有较强的多目标全局寻优能力，且稳健性良好，所求得的最优解集的多目标值能均匀地逼近Pareto最优前沿的各部分。将MO-CACO用于二甲苯异构化装置的操作优化，取得了满意的结果，MO-CACO可为化工过程多目标决策提供支持。

关键词：多目标优化 Pareto最优前沿蚁群算法成群募集海量募集二甲苯异构化