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基于模糊神经网络对抗生成的城市固废焚烧过程二噁英排放预警

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控制理论与应用 2024年

作者：崔璨麟汤健夏恒乔俊飞北京工业大学信息学部智慧环保北京实验室

城市固废焚烧(MSWI)过程产生的二噁英(DXN)类剧毒污染物是全世界范围内备受关注的环保指标,进行DXN排放浓度预警是缓解焚烧建厂“邻避效应”和实现城市精准污染防控等难题的关键之一.受限于产生机理上的全流程相关、记忆效应等特性以及... 详细信息

城市固废焚烧(MSWI)过程产生的二噁英(DXN)类剧毒污染物是全世界范围内备受关注的环保指标,进行DXN排放浓度预警是缓解焚烧建厂“邻避效应”和实现城市精准污染防控等难题的关键之一.受限于产生机理上的全流程相关、记忆效应等特性以及检测技术上的高难度和离线化验上的高成本等原因, DXN建模数据面临着维数高、不确定性强和样本稀疏等问题.对此,本文提出基于模糊神经网络(FNN)对抗生成的DXN排放预警方法.首先,采用基于随机森林(RF)的自适应特征选择算法降低输入变量维数;接着,基于FNN的生成对抗网络(GAN)迭代产生用于预警建模的候选虚拟样本,以缓解不确定性和稀疏性问题;然后,通过多约束选择机制进行虚拟样本筛选以提高样本质量;最后,构建基于真实与虚拟混合样本的DXN排放预警模型.基于北京某MSWI电厂的实际DXN数据验证了所提方法的有效性.

关键词：城市固废焚烧二噁英模糊神经网络生成对抗网络虚拟样本预警模型

基于混合虚拟样本生成的铈镨/钕组分含量预测

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控制与决策 2023年第4期38卷 1129-1136页

作者：陆荣秀赖路璐杨辉朱建勇华东交通大学电气与自动化工程学院南昌330013 江西省先进控制与优化重点实验室南昌330013

针对稀土萃取过程进行质量监控时,存在采集样本重复率高、有效数据少的小样本问题,提出一种基于混合虚拟样本生成的稀土萃取过程组分含量预测方法.首先,以萃取现场的小样本为基础,采用中点插值法生成虚拟样本输出数据,再根据随机配置网... 详细信息

针对稀土萃取过程进行质量监控时,存在采集样本重复率高、有效数据少的小样本问题,提出一种基于混合虚拟样本生成的稀土萃取过程组分含量预测方法.首先,以萃取现场的小样本为基础,采用中点插值法生成虚拟样本输出数据,再根据随机配置网络(SCN)中隐含层与输出层、输入层与隐含层间的映射关系,生成虚拟样本输入数据;鉴于这些虚拟样本仅能在邻近点产生,采用结合遗传算法(GA)的多分布趋势扩散技术(MD-MTD)生成优化的虚拟样本集进行补充.依据数据合理性原则,将虚拟样本与真实小样本进行融合,建立基于SCN的组分含量预测模型.铈镨/钕萃取现场数据验证和对比实验分析表明,所提出的方法能有效解决小样本问题,适用于稀土萃取过程组分含量监控.

关键词：稀土萃取组分含量预测随机配置网络插值趋势扩散技术虚拟样本

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基于组合关联分析的符号数据分类方法

信息技术与信息化 2024年第6期 76-84页

作者：崔丽娜长治幼儿师范高等专科学校信息技术部山西长治046000

分类是数据挖掘中一项非常重要的任务,目前大多分类算法处理的都是数值数据,少数处理符号数据的算法泛化性能不佳。针对这个问题,提出了一种基于组合关联分析的符号数据分类方法(categorical data classifi cation approach based on co... 详细信息

分类是数据挖掘中一项非常重要的任务,目前大多分类算法处理的都是数值数据,少数处理符号数据的算法泛化性能不佳。针对这个问题,提出了一种基于组合关联分析的符号数据分类方法(categorical data classifi cation approach based on combinatorial association analysis,CD_CAA)。通过引入提升度,将符号数据的属性与标签关联起来转化成数值数据后训练模型;在预测过程中,将测试数据与所有可能的类标签进行组合关联分析,将一个实际的测试样本转化为多个虚拟的测试样本,综合分析虚拟样本的假设类别标签,最终得到真实的预测标签。通过组合关联分析,将符号数据转换为数值数据,而转化过程所采用的提升度恰好反映了同一属性对不同类别的不同贡献,提高了模型泛化性能。实验结果表明,与传统机器学习方法相比,所提出的CD_CAA方法能更好地处理符号数据分类任务。

关键词：符号数据分类 CD_CAA方法提升度组合关联分析虚拟样本

虚拟样本生成筛选及其在植物药材工艺参数优化中的应用

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虚拟样本生成筛选及其在植物药材工艺参数优化中的应用

作者：关雅琳北京化工大学

学位级别：硕士

植物药材中的有效成分在药品、食品中广泛使用,有效成分的提取有利于植物药材最大程度的利用,因此实用性强且发展前景广阔。在超声波提取药材有效成分的过程中,工艺参数的取值对有效成分提取率有着显著的影响,合适的工艺参数有利于最大... 详细信息

植物药材中的有效成分在药品、食品中广泛使用,有效成分的提取有利于植物药材最大程度的利用,因此实用性强且发展前景广阔。在超声波提取药材有效成分的过程中,工艺参数的取值对有效成分提取率有着显著的影响,合适的工艺参数有利于最大效率地提取植物药材的有效成分。如何选择合适的工艺参数,是有效成分提取面临的一个重要问题。目前,智能化的方法成为了工艺参数优化的一大解决方法,通过构建工艺参数的预测模型,在模型基础上寻优,获得到提取工艺的最佳参数。但由于提取有效物质的实验费时费力,数据需通过人工化验采集,数据获取存在一定困难,使得构建预测模型时存在小样本的难题。小样本意味着样本数量少,信息包含不充分,利用小样本训练的模型存在学习不足、预测精度低的问题,但高精度的预测模型是获取准确工艺参数的基础,预测模型不够准确,获取的工艺参数也会受到影响。针对此问题,本文提出了两种虚拟样本生成方法,基于全因子设计(FFD)的虚拟样本生成以及基于蝗虫优化算法(GOA)的虚拟样本生成,由于生成的虚拟样本需进一步优化筛选,本文提出基于极限学习机(ELM)连接权值的虚拟样本筛选方法,有效生成并选择出优质的虚拟样本。在获取实验数据后,选择支持向量回归(SVR)作为预测模型,将不同方式生成和筛选后的虚拟样本与小样本合并成合成样本,利用合成样本训练模型,并进行对比分析。结果表明,筛选后的虚拟样本和小样本组成的合成样本,可使被训练的模型效果达到最佳。同时,采用集成的思想建立预测模型,进一步提高模型精度,在集成模型的基础上,采用蝗虫优化算法得到提取工艺的最优工艺参数组合。本文以双频超声技术分别对植物药材甘草和金银花进行提取,获取其有效成分甘草苷和绿原酸,并对其提取工艺参数进行优化。通过实验验证,证明了本文提出的虚拟样本生成和筛选方法的有效性,并实现了对两种药材有效成分提取工艺的参数优化。为超声波萃取植物药材的工艺参数优化提供了一定的参考。

关键词：虚拟样本植物药材工艺参数优化响应面法

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基于虚拟样本生成技术的甲醇制芳烃产物预测

化学工业与工程 2023年

作者：高暾杨宸于峰张玮张侃太原理工大学化学工程与技术学院化学产品工程山西省重点实验室中国科学院山西煤炭化学研究所

针对两段法甲醇制芳烃（MTA）工艺过程数据获取时间成本高、样本趋同、多样性差、数据信息间隔大等问题。提出一种基于虚拟样本生成技术结合遗传算法（GA）优化的极限学习机建模方法对该工艺重要产物苯、甲苯和二甲苯（BTX）的总收率进... 详细信息

针对两段法甲醇制芳烃（MTA）工艺过程数据获取时间成本高、样本趋同、多样性差、数据信息间隔大等问题。提出一种基于虚拟样本生成技术结合遗传算法（GA）优化的极限学习机建模方法对该工艺重要产物苯、甲苯和二甲苯（BTX）的总收率进行预测。首先，以两段法甲醇制芳烃小试装置采集的数据样本为基础，利用多分布整体趋势扩散技术对模型输入数据进行扩充，再利用GA优化的极限学习机模型获取虚拟样本集合。对数据合理性进行检验后，利用原数据集合与虚拟数据集合融合建立BTX收率预测模型，采用MTA实验数据进行验证并与另外两种建模方法进行对比分析，结果表明，基于虚拟样本的建模方法拥有最优的精度表现，且该方法具有良好的稳定性，适用于甲醇制芳烃过程BTX收率预测。

关键词：甲醇制芳烃产物含量预测多分布整体趋势扩散技术虚拟样本极限学习机

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虚拟样本在粗糙度视觉测量中的应用方法研究

轨道交通材料 2022年第1期1卷 57-64页

作者：严永奇李政民卿于晓峰南京航空航天大学江苏南京210016

在基于机器视觉的粗糙度测量系统中,最为关键的是建比图像信息与粗糙度关联指标的预测模型,充足的样本量是建立有效预测模型的基础。针对以上问题,文章提出了虚拟样本在粗糙度视觉测量中的应用方法,对通过图像采集系统与粗糙度测量仪获... 详细信息

在基于机器视觉的粗糙度测量系统中,最为关键的是建比图像信息与粗糙度关联指标的预测模型,充足的样本量是建立有效预测模型的基础。针对以上问题,文章提出了虚拟样本在粗糙度视觉测量中的应用方法,对通过图像采集系统与粗糙度测量仪获得对应粗糙度值的原始样本,分别采用重采样、奇异值重构、正三角重构加权融合的虚拟样本生成方法扩充样本量,基于灰度共生矩阵提取样本纹理特征,结合神经网络建空并训练图像信息与粗糙度关联指标的预测模型,结果表明:扩充样本量可有效提高粗糙度视觉测量的准确率,奇异值重构法提高了10.3%、重采样法提高了12%、正三角重构加权融合法提高了16.5%,证明了虚拟样本生成方法应用于粗糙度视觉测量中的可行性,为粗糙度的在机检测提供理论基础。

关键词：虚拟样本机器视觉粗糙度神经网络纹理特征

虚拟样本生成方法及其在重整数据建模中的应用

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石油炼制与化工 2021年第6期52卷 92-95页

作者：贺许龙张蕾周涵王鑫磊苗准中国石化石油化工科学研究院北京100083

采用催化重整装置的工业原料组成数据训练产品预测决策树回归模型。由于工业数据样本范围比较集中,利用该模型在预测芳烃收率时,会存在过拟合现象,造成其适用性较差,因而借助多元高斯概率分布方法构建重整进料虚拟样本,并利用HYSYS机理... 详细信息

采用催化重整装置的工业原料组成数据训练产品预测决策树回归模型。由于工业数据样本范围比较集中,利用该模型在预测芳烃收率时,会存在过拟合现象,造成其适用性较差,因而借助多元高斯概率分布方法构建重整进料虚拟样本,并利用HYSYS机理模型计算虚拟进料样本对应的芳烃收率数据,改进工业数据常见的小样本问题。结果表明,将虚拟数据与真实数据混合用于决策树回归模型的训练后,模型对检验样本的平均绝对误差由1.4097降至0.6318,说明虚拟样本可以用于模型训练,提升了数据驱动模型的适用性。

关键词：重整工艺数据虚拟样本高斯分布 HYSYS模拟

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采用虚拟训练样本优化正则化判别分析

计算机辅助设计与图形学学报 2006年第9期18卷 1327-1331页

作者：王卫东郑宇杰杨静宇南京理工大学计算机系

在模式特征子空间中选取一组标准正交向量,使用这组向量可以生成大量的虚拟训练样本,从而实现对协方差矩阵的优化.在ORL人脸库上的实验表明,优化后协方差矩阵的特征值均显著变大,使该矩阵的逆阵稳定性得到了提高.利用优化的协方差矩阵... 详细信息

在模式特征子空间中选取一组标准正交向量,使用这组向量可以生成大量的虚拟训练样本,从而实现对协方差矩阵的优化.在ORL人脸库上的实验表明,优化后协方差矩阵的特征值均显著变大,使该矩阵的逆阵稳定性得到了提高.利用优化的协方差矩阵对正则化判别分析方法进行优化,其模式分类正确率有显著提高.

关键词：小样本问题正则化判别分析虚拟样本优化方法特征提取人脸识别

采用虚拟样本加速退化试验的复杂电子设备可靠性评估

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西安交通大学学报 2013年第6期47卷 79-84页

作者：徐宇亮陈西宏孙际哲刘瑞峰范浩空军工程大学防空反导学院中国人民解放军93655部队空军装备研究院防空所

对复杂电子设备进行可靠性评估时,针对退化特征量难以确定和试验样本数目有限这两方面的困难,提出了一种基于虚拟样本加速退化试验(ADT)的电子设备可靠性评估新方法。将相对贴近度的概念引入到退化监测数据的处理中,以相对贴近度为退化... 详细信息

对复杂电子设备进行可靠性评估时,针对退化特征量难以确定和试验样本数目有限这两方面的困难,提出了一种基于虚拟样本加速退化试验(ADT)的电子设备可靠性评估新方法。将相对贴近度的概念引入到退化监测数据的处理中,以相对贴近度为退化特征量,并对原始样本进行虚拟增广,同时对增广样本数据加以修正处理,从而形成电子设备各应力下的退化轨迹。将该方法与传统的可靠性预测方法相结合,有效地解决了加速退化试验中极少样本数据的处理问题。实例分析表明:电子设备的预测寿命与出厂时标定使用寿命的误差为5.93%,86.27%的样品设备使用寿命超过9a,说明该方法可行、有效,并大大提高了试验的效费比。

关键词：复杂电子设备加速退化试验可靠性评估退化模型虚拟样本