生产过程分析仪器的工业前景

<正> 分析技术的重要发展,已大大提高分析仪器的可靠性和其他性能。原来仅用于实验室的在线分析技术现在已被生产过程所采用。可予见有较大发展的一种分析方法是光谱学,用于过程控制的在线FTIR、NIR和Raman光谱仪与光导纤维和化学计量软件相结合,带来了过程分析仪器的一场革命。已经采用的一种新的分析技术,给分析仪器的工业应用带来发展潜力。 FTIR和NIR光谱仪及时扫描整个光谱,相应的计算机软件可以灵活的测定其组成成份或测量物理参数,开辟了在线分析的新领域。     

基于最小二乘支持向量机的非线性广义预测控制

为了解决目前常用的非线性预测模型算法中过学习、存在局部极小值等不易解决的问题,本文提出一种基于最小二乘支持向量机对非线性过程建模并用广义预测控制进行在线滚动控制的算法。仿真结果表明,该控制算法具有很好的控制性能。     

瞬态振动法测试土密实度的神经网络模型

神经网络模型是处理非线性问题较好的一种方法之一。文章通过对人工神经网络的分析,建立了瞬态振动法测定土密实度的神经网络模型,网络的学习算法采用改进的BP算法。并对建模结果的准确性和可靠性进行了验证和讨论。结果表明将神经网络应用于土密实度的定量分析问题中,效果是良好的。     

生物氧化预处理过程中进气量的预测控制

氧化槽进气量是生物氧化预处理过程中重要的操作调控参数,由于氧化槽内成分复杂,预处理过程具有强非线性、耦合性和大时滞性的特点。针对这一问题,提出一种以在线支持向量回归机(OS-VR)为模型的非线性预测控制方法。采用粒子群算法与梯度下降原理滚动优化非线性模型预测控制的目标函数,求得最优控制量。仿真结果表明,所提算法能够有效地对氧化槽进气量进行预测和控制,为生物氧化预处理过程提供新的方法。     

基于超网络和在线评论的产品竞争力分析

[目的/意义]探究在线评论中用户的产品特征观点的变化,以分析产品的竞争力。[方法/过程]运用超网络建模在线评论中特征观点对及其演变关系,识别最受用户关注的产品特征及其情感倾向和演化,实现产品竞争力的分析。[结果/结论]通过对不同品牌产品进行实例验证,该模型能够识别用户关注的特征观点对及其情感倾向,发掘产品的竞争优势与不足,为企业改进产品、建立品牌口碑提供决策支持。     

基于GA的偏最小二乘法在近红外光谱识别苹果表面农药残留量的应用

以喷洒不同体积分数毒死蜱农药的阿克苏红富士苹果为研究对象,探讨基于遗传算法(GA)的偏最小二乘法(PLS)在近红外光谱识别苹果表面农药残留量方面的可行性。首先运用Antaris Ⅱ近红外光谱仪进行原始光谱采集,利用3种预处理方法(MSC、SVN、SD)对原始光谱进行处理,建立PLS全谱模型,然后利用GA提取其原始光谱的特征波长,再用相同的3种光谱预处理方法处理后建立GA-PLS模型,并对两类模型进行比较分析。结果表明:各GA-PLS模型对训练集样本的拟合准确度得到了一定程度地提高;综合考虑模型的预测能力,经SNV预处理后所建立的模型可被判定为最佳模型;经SD预处理后所建立的模型的准确度和精度均优于在全谱区所建立的PLS模型。因此说明遗传算法可以简化苹果表面农药残留模型的复杂度,提高模型精度及稳定性。可见基于遗传算法的偏最小二乘法在近红外光谱识别苹果表面农药残留量的应用是可行的。     

基于PLS-BP神经网络的卷烟味觉特征预测

基于线性方法与非线性方法结合的思路,应用偏最小二乘法(PLS)和误差反向传播(BP)人工神经网络算法研究卷烟烟气中化学成分对卷烟味觉特征的作用,并建立了基于PLS-BP神经网络的卷烟烟气味觉预测模型,分别对卷烟烟气的甜味、酸味和苦味3种主要味觉进行预测。结果表明,PLS-BP神经网络模型经过学习后,能够对卷烟烟气的味觉特征做出较为准确的预测,从而证明了应用PLS-BP神经网络模型对卷烟烟气味觉特征预测的有效性。     

LISREL与PLS建模方法的分析与比较

LISREL与PLS建模方法是目前结构方程建模最流行的两种方法。详细分析两种建模方法,尤其是PLS建模方法;并在此基础上对两种建模方法进行比较,给出各自的应用条件。     

金属切削机床颤振理论与控制的新进展

自80年代以来,在金属切削机床颤振的基础理论与颤振控制方面,我们先后完成了国家自然科学基金资助的两项课题与国家教委科学基金资助的一项课题,并在此基础上,联系实际,发展理论,完成了第二汽车制造厂的一项攻关课题。本文全面介绍了这些课题的主要研究工作:建立了切削颤振的一个新的非线性理论模型,揭示了刀具振离工件表面与切削力对于切削厚度的非线性依赖关系这两个基本的非线性因素,以及刀具前、后角变化对切削过程动态特性的影响规律,提出了颤振早期诊断的时域、频域特征量及其快速算法,制定了在线诊断判据与在线控制策略,研制了切削颤振的在线监控系统,根据第二汽车制造厂引进的关键设备Mx-4曲轴连杆颈车床的颤振现象,提出了强迫再生振动与强迫再生颤振的概念、机理、模型与控制对策,解决了二汽生产中的一个紧迫的重大关键问题。     

基于UVE—SPA的卷烟味觉烟气成分分析

首先,运用组合各方法长处的思路,通过应用无信息变量消除法（UVE）和连续投影算法（SPA）对卷烟烟气中影响卷烟味觉特征的有效成分进行了选择,从而分别确定了影响卷烟甜味、酸味和苦味的主要成分,并以所选成分作为输入变量建立偏最小二乘（PLS）回归模型;然后,分别与采用所有烟气成分或仅采用UVE方法所选的烟气成分作为PLS模型输入的结果进行了比较。结果表明,通过采用UVE—SPA组合方法而选取的变量所建立的PLS模型具有更好的预测能力,从而证明了它在卷烟味觉烟气成分分析中有效性,并为卷烟烟气的进一步研究提供了理论基础。     

基于模糊数学的控制系统鲁棒性分析模型仿真

对复杂非线性控制系统的鲁棒性进行分析在工控领域具有重要的应用价值。传统算法无法避免复杂非线性系统中参数的动态变化性、建模误差大的特点,难以进行有效分析。为此提出一种基于模糊数学的控制系统鲁棒性控制方法。将复杂的非线性控制系统转换为简单的积分过程进行处理,并通过对误差的积分和系统输出的比例的调整转变为一个线性系统,能够避免复杂非线性控制模型必须具有显性解的局限性,将模糊规则的控制方法与神经网络相结合,并对控制参数能够进行动态调整,从而得到精确的控制效果。仿真实验结果表明,改进算法在复杂非线性系统中具有更高的鲁棒性,效果令人满意。     

基于商品类型的在线负面评论有用性影响因素比较研究

[目的/意义]对在线负面评论有用性影响因素分析，能够有助于揭示在线评论的作用机理，更加有效地发挥在线评论的应用价值。[过程/方法]以京东商城（jd.com）搜索型和体验型商品的在线负面评论为研究对象建立分层回归模型，从形式特征、内容特征、文本特征、反馈特征等4个维度出发，探索不同因素对在线负面评论有用性的影响，并采用主成分分析法对商品类型调节作用下的影响因素重要程度进行排序。[结果/结论]研究结果表明，在线负面评论的影响因素受商品类型调节，会对有用性产生非线性复杂影响，导致作用度存在差异。对于搜索型商品，在线负面评论中评论等级、回复次数和评论长度等影响因素的有用性明显；而对于体验型商品，在线负面评论中附加图片、详尽地客观描述能够促进消费者做出购买决策。     

基于独立公理和可变灵敏度的稳健设计方法研究

公理设计与稳健设计的结合能系统有效地提升系统设计质量。本文基于独立公理分析了功能稳健性与耦合度之间的关系。利用可变灵敏度方法建立非线性系统的线性结构模型,利用变量灵敏度矩阵来分析非线性项和模型不确定性的影响。采用敏感性指数反映功能需求对设计参数变化的敏感程度。非线性系统稳健设计的多目标通过相容决策支持问题法得到均衡处理,以实现功能需求对参数和模型变化的稳健性。算例分析表明提出的设计方法有效。     

人工神经网络对时间增长序列预测能力分析

本文从人工神经网络的构成函数出发,分析了网络对某一类具有时间增长特性的过程或序列在学习和建模时存在的局限性和用神经网络模型对这一类系统进行预测时存在的固有误差问题;提出对具有时间增长特性的过程或序列进行预处理后再用神经网络建立系统的非线性模型,最后给出用不同方法对同一系统建模和预测的比较     

一个有效融合内容和链接的社区发现算法

设计一个社区发现方法挖掘在线内容网络的潜在结构,在预处理阶段基于网络的链接和节点内容属性对内容网络进行重构,基于重构网络进行链接抽样;在社区发现阶段利用概率链接模型对采样后的网络建模,并用EM算法求解模型参数,根据参数可得内容网络的潜在结构。     

模糊神经网络在龙滩库周区经济预测中的应用

本文将基于Ｔａｋａｇｉ－Ｓｕｇｅｎｏ模型的模糊神经网络用于龙滩水电工程库周区经济的建模与预测,并采用误差反传迭代算法训练网络权值及模糊子集的划分。对于库周区各主要产业经济的建模与预测结果表明,该方法具有很强的学习与泛化能力,在处理诸如库周区经济系统这种具有一定程度不确定性的非线性系统的建模与预测方面有很好的应用价值     

船舶停靠过程三维虚拟仿真分析

船舶停靠过程建模对于船舶驾驶教学具有重要的应用价值。传统的船舶停靠过程三维虚拟模型在建立的过程中复杂性较高,模型逼真度较差。为此,提出基于特征动态优化算法的船舶停靠过程三维虚拟模型建立方法。根据采集的船舶停靠过程图像特征,计算船舶动态变化中心,为船舶停靠过程三维虚拟模型提供了准确的数据基础。提取船舶停靠过程图像的特征点,建立船舶图像特征网格模型,从而实现了船舶停靠过程三维虚拟模型的构建。实验结果表明,利用该方法建立船舶停靠过程的三维虚拟模型,能够有效提高模型的逼真度,效果令人满意。     

GA-LSSVM在开关磁阻电机建模中的应用

研究开关磁阻电机(SRM)建模优化问题,由于SRM电磁特性具有非线性、强耦合等特点,传统建模方法难以建立准确数学模型,导致控制精度低.为提高SRM控制精度,提出一种基于GA-LSSVM的SRM非线性建模方法.该方法首先对SRM磁链和转矩特性进行分析,然后采用遗传算法对LSSVM参数进行优化,最后采用LSSVM磁链与转矩对转子位置角和相电流的非线性映射关系进行建模.仿真实验结果表明,GA-LSSVM很好的克服了传统建模方法的缺陷,能够对SRM的动态和稳态运行特性进行预测,模型具有精度高、运算速度较快等优点,实现SRM为SRM的智能控制提供了一种新的建模思路.     

基于预期-比较范式的网站用户信息满意形成机理研究

文章以信息质量和系统质量作为主要测量维度,构建了基于预期-比较范式的网站用户信息满意测评模型,然后采集数据,运用PLS结构方程建模方法对网站用户信息满意测评模型进行验证,获得网站用户信息满意的影响因素、影响程度的有关结论,为网站用户信息满意测评提供指导。     

污水处理中出水水质COD在线预测仿真

针对当前方法在线预测污水处理中出水水质COD浓度值时存在预测结果与实际值偏差较大、的问题,提出了基于最小二乘支持向量机的污水处理出水水质COD预测模型。将污水处理中出水水质COD光谱信号做多层分解,在各个分解尺度下设置适当阈值,将分解信号中小于该设置阈值的信号小波系数做置零处理,并采用小波逆变换实现污水处理中出水水质COD光谱信号重构,完成小波去噪;对去噪后的数据进行降维处理;采用最小二乘支持向量机法建立水样吸光度和水质COD浓度预测模型,利用该模型分析和预测污水处理中出水水质COD。仿真结果表明,所建模型实现了污水处理中出水水质COD在线预测,且具有预测准确性较高、稳定性较强、收敛速度较快的优点。