检索结果-南通市图书馆

软测量建模数据的过失误差侦破——一种基于聚类分析的方法

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仪器仪表学报 2005年第3期26卷 238-241页

作者：罗健旭邵惠鹤上海交通大学自动化研究所上海200030

针对软测量建模数据若含有过失误差会极大影响模型精度的问题,提出了一种基于聚类分析的误差侦破方法来剔除数据样本中的过失数据。该方法不需过程的先验知识和假设,直接面向数据,可十分方便的实现。用该方法对某炼油厂的气体分离装... 详细信息

针对软测量建模数据若含有过失误差会极大影响模型精度的问题,提出了一种基于聚类分析的误差侦破方法来剔除数据样本中的过失数据。该方法不需过程的先验知识和假设,直接面向数据,可十分方便的实现。用该方法对某炼油厂的气体分离装置的丙烯浓度软测量建模数据进行过失误差侦破,取得了很好的效果。

关键词：软测量建模数据样本先验知识聚类分析过失误差侦破过程丙烯气体分离装置模数

基于降维状态观测器的曝气量最优控制仿真研究

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环境科学学报 2012年第7期32卷 1604-1611页

作者：吴杰罗健旭张照生华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室上海200237

为降低污水处理厂曝气过程的能耗,对曝气系统的优化控制进行了研究.首先,建立了基于活性污泥模型ASM1的曝气系统的简化模型;然后,利用降维状态观测器重构在线不可测状态,提出了基于降维状态观测器的曝气量最优控制策略;最后,将该优化控... 详细信息

为降低污水处理厂曝气过程的能耗,对曝气系统的优化控制进行了研究.首先,建立了基于活性污泥模型ASM1的曝气系统的简化模型;然后,利用降维状态观测器重构在线不可测状态,提出了基于降维状态观测器的曝气量最优控制策略;最后,将该优化控制策略应用于污水处理基准仿真模型BSM1,仿真采用晴天进水数据.结果表明,与溶解氧的PID控制相比,最优控制在保证出水氨氮浓度和化学需氧量等水质的情况下,降低了曝气量和出水总氮浓度,同时曝气能耗相比PID控制可下降5%以上,并且改善了出水指数.

关键词：溶解氧 BSM1 降维状态观测器最优控制

应用基于粗集的模糊神经网络进行软测量建模的研究

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化工自动化及仪表 2003年第2期30卷 14-18页

作者：罗健旭张兆宁邵惠鹤上海交通大学自动化系上海200030 上海交通大学电气工程系上海200030

提出将软测量建模与数据挖掘方法相结合的思想。针对模糊神经网络输入维数高 ,且对应的神经网络是权值不完全连接的网络 ,结构简单、训练速度快。将该方法用于催化裂化装置的轻柴油凝点的估计 ,取得良好的效果。

关键词：应用粗集模糊神经网络软测量建模研究催化裂化装置轻柴油凝点

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污水处理过程的多目标优化

西安交通大学学报 2017年第3期51卷 129-135页

作者：罗健旭彭培培徐颖余昭旭华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室上海200237

为了在保证污水处理厂出水质量达标、控制日常运营成本的同时尽量减少温室气体(GHG)的排放,将温室气体的排放纳入了污水处理的性能评价范畴,并与出水质量(EQI)、操作成本指数(OCI)等传统性能评价指标构成了污水处理过程的多目标优化问... 详细信息

为了在保证污水处理厂出水质量达标、控制日常运营成本的同时尽量减少温室气体(GHG)的排放,将温室气体的排放纳入了污水处理的性能评价范畴,并与出水质量(EQI)、操作成本指数(OCI)等传统性能评价指标构成了污水处理过程的多目标优化问题。为研究此性能指标的多目标优化问题,构建了简化的污水处理仿真平台BSM2-e,此平台包括初沉池、活性污泥反应器、二次澄清池和浓缩单元。针对多目标优化问题的求解,采用多目标进化算法NSGA-II对该算法的精英选择策略做了改进,算法在拥挤距离选择的基础上增加了筛选步骤,以改善算法的分布性,将该算法应用于BSM2-e多目标优化问题,取得了较好的仿真结果。优化结果表明,GHG排放指标与EQI有冲突,提高出水质量可增加温室气体的排放,而GHG排放指标与OCI无冲突,在不增加操作成本的情况下可有效降低温室气体的排放。

关键词：多目标优化温室气体污水处理过程 NSGA-II

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基于改进的GHSOM聚类算法的图像检索

华东理工大学学报（自然科学版） 2015年第2期41卷 216-221页

作者：刘稳君罗健旭华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室上海200237

传统的图像检索需要顺序比较图像库中的图像与请求图像的相似度,检索速度和检索准确度都很低。针对此问题,提出了一种基于改进的增长型分层自组织映射网络(GHSOM)的图像检索方法。先将图像特征库用改进的GHSOM算法进行聚类,在图像检索... 详细信息

传统的图像检索需要顺序比较图像库中的图像与请求图像的相似度,检索速度和检索准确度都很低。针对此问题,提出了一种基于改进的增长型分层自组织映射网络(GHSOM)的图像检索方法。先将图像特征库用改进的GHSOM算法进行聚类,在图像检索时先在GHSOM网络模型上找到相似的类,然后在相似的类上继续进行检索,大大提高了检索效率。并且在搜索相似的类时充分利用GHSOM网络的分层结构,更进一步地提高了检索效率。改进的GHSOM网络根据算法的特点构建了赤迟信息量(AIC)准则,用该准则来选择每个独立的SOM网络的生长参数,使得每个网络都能正确地表达映射到它的数据集的结构,提高GHSOM网络的聚类效果,从而提高检索的准确性。实验结果表明,改进的GHSOM算法得到了更好的聚类效果,基于它的图像检索方法提高了将近3倍的图像匹配速度,同时图像检索准确率也得到了一定程度的提高。

关键词：图像检索聚类 GHSOM算法

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基于混合核函数的PSO-SVM分类算法

华东理工大学学报（自然科学版） 2014年第1期40卷 96-101页

作者：刘春卫罗健旭华东理工大学信息科学与工程学院上海200237

在数据挖掘中,支持向量机是被广泛应用的一种分类算法,其核函数的选择及参数的设定没有有效的标准。本文采用混合核函数构造兼顾学习能力和泛化性能的支持向量机算法,并利用粒子群算法来确定支持向量机的参数。应用基于混合核函数的PSO-... 详细信息

在数据挖掘中,支持向量机是被广泛应用的一种分类算法,其核函数的选择及参数的设定没有有效的标准。本文采用混合核函数构造兼顾学习能力和泛化性能的支持向量机算法,并利用粒子群算法来确定支持向量机的参数。应用基于混合核函数的PSO-SVM算法对一个经典的分类测试数据集进行分类,将该算法与单一核函数支持向量机算法的分类结果进行比较,结果表明所提出的算法的分类性能有明显提升。

关键词：支持向量机混合核函数粒子群优化

基于密集多尺度特征和双注意力模块的皮肤病变分割

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华东理工大学学报（自然科学版） 2024年第1期50卷 97-105页

作者：费承罗健旭华东理工大学信息科学与工程学院上海200237

针对皮肤病变分割任务中病变区域大小不一、形状各异、内部像素差异大、边界模糊、周围存在气泡等问题,提出了一种基于密集多尺度特征和双注意力模块的U型分割网络DDAnet。该网络中的DenseASPP模块通过密集连接多个空洞卷积层来获取丰... 详细信息

针对皮肤病变分割任务中病变区域大小不一、形状各异、内部像素差异大、边界模糊、周围存在气泡等问题,提出了一种基于密集多尺度特征和双注意力模块的U型分割网络DDAnet。该网络中的DenseASPP模块通过密集连接多个空洞卷积层来获取丰富的多尺度信息,同时由通道注意力模块(CAM)和位置注意力模块(PAM)构成的双注意力模块通过编码全局上下文信息,在通道和位置上对特征图进行重新配准,实现对相关特征的强调和对无关特征的抑制。两个模块并行连接、共同作用以提高分割精度。在ISIC2018数据集上,DDAnet的准确率(Acc)、Jaccard相似系数(JI)、Dice系数(DC)、敏感度(Sen)和特异性(Spec)指标值分别为96.75%、85.00%、91.36%、91.82%和97.42%,分割结果优于其他的分割网络,并且对于极具挑战的病例,DDAnet仍然能够产生准确、可靠的分割结果,说明其具备在临床诊断中辅助医生进行皮肤病变分割的潜力。

关键词：皮肤病变分割 DenseASPP模块 CAM PAM 双注意力模块

基于KPCA和离散Walsh变换的改进过程神经网络建模

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华东理工大学学报（自然科学版） 2010年第4期36卷 585-590页

作者：王文佳罗健旭华东理工大学信息科学与工程学院上海200237

针对过程神经网络在输入维数较高时存在时间代价过大的缺点,提出了基于核主元分析(KPCA)和离散Walsh变换的改进过程神经网络算法(IPNN-KPW)。该算法结合KPCA和离散Walsh正交基变换,减少了过程神经网络的输入计算代价;引入动量因子和自... 详细信息

针对过程神经网络在输入维数较高时存在时间代价过大的缺点,提出了基于核主元分析(KPCA)和离散Walsh变换的改进过程神经网络算法(IPNN-KPW)。该算法结合KPCA和离散Walsh正交基变换,减少了过程神经网络的输入计算代价;引入动量因子和自适应学习率,加速了网络收敛并有效地抑制了网络震荡。应用该算法对聚合反应中聚丙烯腈平均分子量建模,仿真实验结果验证了该算法的有效性,它能以较少的时间代价得到较高的模型精度。

关键词：核主元分析 Walsh变换过程神经网络建模

基于DE-BP算法的模糊神经网络控制器及其在污水处理溶解氧浓度控制上的应用

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华东理工大学学报（自然科学版） 2013年第1期39卷 55-60页

作者：张照生罗健旭华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室上海200237

针对污水处理过程这一多变量、强耦合的复杂非线性系统,提出了一种基于差分进化算法的模糊神经网络控制方法,并应用于污水处理过程溶解氧浓度的控制。首先利用差分进化(DE)结合BP的混合算法对给定的模糊神经网络控制器结构参数进行离线... 详细信息

针对污水处理过程这一多变量、强耦合的复杂非线性系统,提出了一种基于差分进化算法的模糊神经网络控制方法,并应用于污水处理过程溶解氧浓度的控制。首先利用差分进化(DE)结合BP的混合算法对给定的模糊神经网络控制器结构参数进行离线优化,然后利用BP算法较强的局部搜索能力,对参数进一步在线调整。将所提出的控制器用于污水处理BSM1仿真平台的溶解氧浓度控制,控制性能优于常规的模糊控制器,仿真结果表明了该控制策略的有效性。

关键词：污水处理溶解氧浓度差分进化模糊神经网络