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基于PSO-KPLS的教师科研绩效预测

计算机与现代化 2022年第6期 8-12,36页

作者：黄玲白晓波西安工程大学管理学院陕西西安710048

为了解决高校教师科研绩效难以预测的问题,首先,建立模型的优化目标,提出PSO-KPLS算法,其基本思想是:利用粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法作为寻优算法和均方根误差(RMSE)作为收敛判据,对核偏最小二乘法(Kernel-based Part... 详细信息

为了解决高校教师科研绩效难以预测的问题,首先,建立模型的优化目标,提出PSO-KPLS算法,其基本思想是:利用粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法作为寻优算法和均方根误差(RMSE)作为收敛判据,对核偏最小二乘法(Kernel-based Partial Least-Squares,KPLS)的参数进行群体寻优,以代替手动调参的寻优过程。然后,利用多维度的特征向量来表达教师的科研绩效,并利用综合法计算其科研分值。最后,以学院60个教师近6年的数据作为样本,利用PSOKPLS训练模型并对模型进行拟合,并重点探究精度要求对PSO-KPLS运行效率的影响。通过和其他优化的KPLS算法的对比实验,结果表明:利用PSO-KPLS能够准确地预测老师在未来2~3年的科研绩效。

关键词：科研绩效核偏最小二乘法均方根误差粒子群算法

基于KPLS的延迟焦化柴油95%点的预测与估计

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系统仿真学报 2015年第3期27卷 598-602页

作者：程剑张凌波顾幸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

为了节约人工分析柴油95%点的成本和时间、提高延迟焦化装置调整的效率,在研究延迟焦化装置工艺流程和分析柴油95%点影响因素的基础上,提出了一种基于核偏最小二乘的柴油95%点的预测方法。仿真结果表明该方法能够有效、快速地处理各变... 详细信息

为了节约人工分析柴油95%点的成本和时间、提高延迟焦化装置调整的效率,在研究延迟焦化装置工艺流程和分析柴油95%点影响因素的基础上,提出了一种基于核偏最小二乘的柴油95%点的预测方法。仿真结果表明该方法能够有效、快速地处理各变量之间的非线性关系,并且预测结果也明显优于偏最小二乘方法等方法。所提出的方法可用于指导实际生产过程,提高企业效益。

关键词：柴油95%点分馏塔偏最小二乘法核偏最小二乘法

轧制机理与KPLS算法结合的铝合金冷轧板厚监控研究

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轧制机理与KPLS算法结合的铝合金冷轧板厚监控研究

作者：罗杰元燕山大学

学位级别：硕士

冷轧铝合金板带材的厚度是最重要的产品质量指标之一,随着铝板带产品生产逐渐向自动化、高端化方向发展,如何保证厚度质量监测结果的实时性和准确性是目前轧制领域的研究热点之一。本文以建立适用于铝合金冷轧板带多道次生产的厚度在线... 详细信息

冷轧铝合金板带材的厚度是最重要的产品质量指标之一,随着铝板带产品生产逐渐向自动化、高端化方向发展,如何保证厚度质量监测结果的实时性和准确性是目前轧制领域的研究热点之一。本文以建立适用于铝合金冷轧板带多道次生产的厚度在线监控及诊断模型为研究目标,基于轧制机理优化了过程监控相关算法,对于冶金生产过程监控具有一定的指导意义和实际应用价值。针对当前监控方法在轧制领域的应用中对过程参数影响性解释不足的问题,引入了轧制机理与数据模型相结合的研究方法。基于偏最小二乘算法及核偏最小二乘算法的原理和监控应用,通过轧制静态综合分析构建的影响权重矩阵重构算法模型的输入变量,从过程机理的角度区分了不同参数对板厚质量的影响大小,使得监控模型能更有效地应对不同的轧制工况,通过现场数据的仿真监控对比,优化的A-KPLS监控模型故障检出率有着明显提升。实例分析了多道次轧制过程中存在的影响权重差异和道次故障遗传等问题,以多个道次为整体模型的监控方案在故障发现的及时性和故障诊断的准确率上已无法满足生产需求。本文进一步提出了分道次的监控方案,在机理优化的A-KPLS算法基础上对每个道次建立子监控模型,以质量遗传为纽带对轧制过程进行精细化诊断,通过对单一型和复合型故障的仿真分析,表明分道次方案在对多道次轧制过程的监控中具有较大的优势。在冷轧铝合金板带多道次厚度监控研究的基础上,设计了基于LabVIEW虚拟仿真平台和MATLAB计算软件的铝合金冷轧板带厚度在线监控诊断软件,具备过程异常报警、厚度判定和故障变量诊断等功能。

关键词：冷轧铝合金板厚监控核偏最小二乘法影响权重多道次

基于核偏最小二乘法的物联网无线传感网络故障分析与研究

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通信学报 2017年第S2期38卷 94-98页

作者：周光海宁兆龙陈志奎钟华胡月明大连理工大学软件学院辽宁大连116620 华南农业大学自然资源与环境学院广东广州510642

随着智能化、网络化传感器技术的日益成熟,无线传感网络在人类生活以及商业等领域有着广泛的应用,无线传感器网络节点通常只携带有限的资源,容易出现因资源不足而导致的故障,对WSN节点进行准确、及时的故障诊断,能够保障获得信息可靠性... 详细信息

随着智能化、网络化传感器技术的日益成熟,无线传感网络在人类生活以及商业等领域有着广泛的应用,无线传感器网络节点通常只携带有限的资源,容易出现因资源不足而导致的故障,对WSN节点进行准确、及时的故障诊断,能够保障获得信息可靠性,从而提高WSN可维护性并且延长WSN的使用寿命。针对该问题,提出一种使用核偏最小二乘法来预测故障原因的方法,该方法克服了传统线性回归方法的缺陷,在高维的非线性空间对数据进行分析,同时,该方法也吸收了典型相关分析和主成分分析方法的特点,为分析提供了更加深入、丰富的内容,实验结果表明,提出的方法能够有效预测到故障原因。

关键词：无线传感网故障分析核偏最小二乘法

基于深紫外波长可调光源的海水硝酸盐测量装置

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基于深紫外波长可调光源的海水硝酸盐测量装置

作者：朱笑凡山东大学

学位级别：硕士

硝酸盐是氮元素在海洋中的主要存在形式之一,也是海水中三大营养成分之一,为海洋生态系统提供着能量。近年来,由于人类生活污水、农业废水的大量排放,近海海域的富营养化愈来愈严重,导致赤潮的爆发。而硝酸盐的含量与赤潮的爆发息息相关... 详细信息

硝酸盐是氮元素在海洋中的主要存在形式之一,也是海水中三大营养成分之一,为海洋生态系统提供着能量。近年来,由于人类生活污水、农业废水的大量排放,近海海域的富营养化愈来愈严重,导致赤潮的爆发。而硝酸盐的含量与赤潮的爆发息息相关,研究水体中硝酸盐的含量与赤潮爆发之间的关系可以为研究赤潮的爆发机理奠定基础。因此,研究可以实现长期原位监测海水中硝酸盐含量的技术手段,对赤潮的预警和海洋生态系统研究具有重大意义。目前,对于硝酸盐含量的精准测量主要依靠现场取样实验室测量法,这样的处理费时费力,且成本较高。因此,研制开发可以长期原位测量的硝酸盐原位传感器有助于早日实现精准测量海水硝酸盐含量。市面上现有的一些商业化硝酸盐原位传感器主要包括了基于湿化学法的传感器和基于紫外光谱法的传感器。基于湿化学法的传感器需要消耗化学试剂,容易对海水造成污染,且化学试剂会变质,导致无法实现长期原位。近年发展的基于紫外吸收光谱法的硝酸盐测量方法结合光谱分析算法,为硝酸盐原位传感器的研制提供了技术可行性。但目前商用化的基于深紫外吸收光谱法的硝酸盐原位传感器都是使用宽谱光作为光源,这可能会对海水中未知有机物产生激发,导致荧光,增加背景噪声,降低测量的灵敏度,影响测量结果的准确性;同时,朗伯-比尔定律中要求单色平行光入射,宽带光源的入射会造成测量偏差。因此,针对现有技术存在的不足,本文提出、设计并研制了基于深紫外波长可调光源的硝酸盐测量装置及建立了最优预测模型,通过和基于宽光谱光源的硝酸盐测量装置的测量结果进行对比分析,对本文提出的新型测量技术进行了验证。本文主要的创新和贡献有以下几个方面:（1）通过论证宽谱测量存在的不足,提出并设计了基于深紫外波长可调光源的硝酸盐测量技术,主要包括基于深紫外窄带滤光片设计了波长可调谐光源模块,并对该模块的性能进行了研究。使用自主创新设计的深紫外窄带可调谐光源制作了硝酸盐测量装置,可以最大程度地避免在吸光度测量中出现来自硝酸盐吸收光谱外的其他物质成分的荧光激发所引入的背景噪声,可以提高硝酸盐测量的精确度和分辨率。（2）本文在已有的偏最小二乘法上进行了改良,使用核函数对数据集进行映射,并建立光谱反演模型。设计了 100组模拟海水样品,分别使用建立的偏最小二乘（PLS）和核偏最小二乘法（KPLS）对宽光谱测量的100组海水数据进行建模,KPLS回归拟合的拟合优度接近于1,预测拟合优度为0.88,通过对比测量结果选择KPLS为最优的测量模型。对使用自主研制的硝酸盐测量装置测得的窄带数据,在同一波长进行线性拟合,通过和宽谱数据进行对比,验证了窄带硝酸盐测量装置的准确性和可行性。

关键词：硝酸盐测量装置原位检测深紫外波长可调光源紫外分光光度法核偏最小二乘法

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基于相关向量机的水质预测研究

基于相关向量机的水质预测研究

作者：谭承诚华南理工大学

学位级别：硕士

伴随着工业化和城市化的飞速发展,水环境的安全问题日益突出。水质预测是保护水环境的基础性工作之一,精确的预测可以为水环境管理和工业生产提供可靠的决策支持,对可持续发展具有重要意义。针对水环境这一复杂的有机系统,传统的传感器... 详细信息

伴随着工业化和城市化的飞速发展,水环境的安全问题日益突出。水质预测是保护水环境的基础性工作之一,精确的预测可以为水环境管理和工业生产提供可靠的决策支持,对可持续发展具有重要意义。针对水环境这一复杂的有机系统,传统的传感器对重要的水质指标难以进行快速准确的测量,本文以污水处理出水和地表水为研究对象,结合数据驱动的思想建立了基于相关向量机的水质预测模型,并根据各自的特点,提出了不同的解决方案,通过实验仿真验证了水质预测模型的可靠性。本文的主要研究内容如下:首先,介绍了数据驱动建模思想,并对机器学习算法在水质预测上的国内外研究现状进行了分析,并指出了预测建模仍然面临的问题。其次,针对污水处理过程中存在的复杂生化反应,强非线性和运行状态的不平衡分布等问题,提出了基于一种集成相关向量机的水质预测方法。该方法通过相关向量机每轮的学习情况,利用改进的AdaBoost.RT算法对样本的权值进行重新分配,可使难以学习的样本得到更多的关注,实验结果表明,该模型在预测精度和泛化性能上较单一相关向量机模型有一定的提升,能够较好地克服数据不平衡带来的负面影响。然后,针对地表水水质因子间多重相关性的问题,提出一种基于核偏最小二乘法特征提取的相关向量机水质预测模型。该方法通过核函数将原始数据映射至高维空间,随后进行线性的PLS运算,巧妙的克服了水质因子间的多重相关性,实验结果表明,该模型不仅鲁棒性高,且模型更新速度快,可以满足水质在线预测对实时性和准确性的需求。最后,为实现对水质变化空间的预测,引入了模糊信息粒化的思想并通过最小截平方和估计LTS重新定义了相关向量机的训练子集,并给出了改进相关向量机的训练步骤,得到了基于模糊信息粒化与改进相关向量机的水质预测模型。实验结果表明,改进的相关向量机对异常数据的敏感性大幅提高,并且该模型能较好地实现对水质变化空间和变化趋势的预测。

关键词：水质预测相关向量机集成算法核偏最小二乘法最小截平方和估计信息粒化

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基于数据驱动算法的汽车避障方法研究

基于数据驱动算法的汽车避障方法研究

作者：周宏鹏哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

近年来,随着科学技术以及工业水平的快速提升,自动驾驶技术也发展迅猛,车辆避障技术作为自动驾驶系统的核心环节之一,引起了越来越多的关注,成为了相关学者和科研机构的研究热点。另一方面,随着车辆驾驶安全形势日益严峻,研究车辆避障... 详细信息

近年来,随着科学技术以及工业水平的快速提升,自动驾驶技术也发展迅猛,车辆避障技术作为自动驾驶系统的核心环节之一,引起了越来越多的关注,成为了相关学者和科研机构的研究热点。另一方面,随着车辆驾驶安全形势日益严峻,研究车辆避障系统以提高驾驶的安全性具有十分重要的意义。传统的车辆避障技术主要包括两类:第一种是通过测量车辆间距,计算行车间隔时间,并进行事故预警的预判,这种方法计算简单但实时性差;第二种是建立车辆制动的数学模型,并依此计算制动距离和建议加速度,但是由于车辆运动特性复杂,所建立的数学模型往往无法准确反映车辆运动特性,因此存在准确性差的问题。为解决上述问题并实现车辆避障的目的,研究新的有效的避障技术成为了一种解决思路。近年来,大数据技术发展迅猛,人机交互所产生的海量数据,往往包含了许多可以反映系统运行状态甚至系统运行机理的关键信息。与此同时,随着工业4.0时代的来临,信息物理融合系统（Cyber Physical System,CPS）近年来也发展迅速。其优势在于结合了物力资源和计算资源,可实现智能控制、自适应控制等功能。考虑到这些优点以及近年来数据驱动算法的大量涌现以及成熟应用,本文提出了通过数据处理技术与CPS相关技术的结合,以实现车辆避障目的,并为车辆提供预警信息以及安全驾驶建议加速度。本文主要包含三个研究内容:车辆信息物理融合系统（Vehicle Cyber Physical System,VCPS）的建模、基于数据的预测算法的研究、提供预警信息和安全驾驶建议加速度。首先,文章研究了车辆信息物理融合系统的建模,设计了VCPS建模平台的选取方案;VCPS结构的设计及VCPS的数学建模过程。其次,文章研究了多元统计分析、偏最小二乘法、核偏最小二乘法和即时学习等数据驱动算法的理论及应用特性。再次,本文依据所建立的VCPS仿真平台及数据处理算法进行仿真,在Car Sim平台上设计好本文试验环境,并比较各算法优劣,选择效果最好的数据处理算法,并检验所所提出的基于数据的避障策略是否有效。实验结果表明,基于JITL-PLS的数据驱动算法预测效果准确率高,用时较短,适合本文的研究目的。最后,本文就研究内容进行了概括和总结,并对下一步工作进行展望。

关键词：车辆信息物理融合系统避障技术核偏最小二乘法即时学习

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基于提升核偏最小二乘回归的色彩校正

仪器仪表学报 2008年第1期29卷 79-83页

作者：丁二锐曾平刘瑞华王义峰西安电子科技大学外部设备研究所西安710071

为进一步提高回归算法的色彩校正精度,提出一个基于核偏最小二乘回归的局部迭代算法。该算法首先将源色彩空间中校正样本的邻域样本经核函数映射到一个高维的线性特征空间,然后在提升的迭代过程中通过偏最小二乘回归消除映射数据的多重... 详细信息

为进一步提高回归算法的色彩校正精度,提出一个基于核偏最小二乘回归的局部迭代算法。该算法首先将源色彩空间中校正样本的邻域样本经核函数映射到一个高维的线性特征空间,然后在提升的迭代过程中通过偏最小二乘回归消除映射数据的多重共线性,最终达到色彩校正的目的。实验证明算法引入的特征空间提供了额外的校正信息,提升方法增强了核偏最小二乘回归性能,算法在精度和鲁棒性上均优于传统的多重回归和基于分区的回归校正方法。

关键词：色彩管理色彩校正多重回归核偏最小二乘法提升

基于核偏最小二乘法的动态预测模型在铜转炉吹炼中的应用

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中国有色金属学报 2007年第7期17卷 1201-1206页

作者：宋海鹰桂卫华阳春华彭小奇中南大学信息科学与工程学院长沙410083

为实现铜转炉吹炼过程中的关键操作参数的准确预测,构造一种基于核偏最小二乘法的动态预测模型,并提出一种适用于动态建模的在线式异常样本剔除方法。该动态预测模型使用滑动窗方法不断更新建模数据,再利用核偏最小二乘法对动态模型的... 详细信息

为实现铜转炉吹炼过程中的关键操作参数的准确预测,构造一种基于核偏最小二乘法的动态预测模型,并提出一种适用于动态建模的在线式异常样本剔除方法。该动态预测模型使用滑动窗方法不断更新建模数据,再利用核偏最小二乘法对动态模型的参数进行辨识,最后根据反馈的前次计算误差对本次预测值进行修正。仿真研究结果表明:该动态预估模型具有较好的泛化能力和较强的鲁棒性,并具有较好预测精度(风量预测的相对均方根误差小于10%,氧量预测的相对均方根误差小于19%)。目前,该预测模型被用于某转炉的吹炼辅助决策系统中。

关键词：动态预测模型在线式异常样本剔除核偏最小二乘法关键操作量预测铜转炉吹炼