李延强
作品数: 23被引量:7H指数:1
  • 所属机构:河南师范大学政治与管理科学学院
  • 所在地区:河南省 新乡市
  • 研究方向:电气工程
  • 发文基金:河南省教育厅科学技术研究重点项目

相关作者

敖培
作品数:45被引量:19H指数:3
供职机构:河南师范大学计算机与信息工程学院
研究主题:极端学习机 组合预测 环境特性 蛋白质结晶 聚类
杨百顺
作品数:52被引量:186H指数:8
供职机构:四川省安全科学技术研究院
研究主题:锚杆支护 沿空留巷 三软煤层 极端学习机 聚类
李明
作品数:32被引量:18H指数:3
供职机构:河南师范大学
研究主题:极端学习机 BFO 细菌觅食算法 聚类 SIMULINK建模
赵四方
作品数:17被引量:6H指数:1
供职机构:河南师范大学
研究主题:BFO 细菌觅食算法 BP神经网络 故障诊断 极端学习机
冯志鹏
作品数:10被引量:4H指数:1
供职机构:河南师范大学
研究主题:极端学习机 蛋白质结晶 组合预测 支持向量机 ACCESS
基于SOFM神经网络的蛋白质结构类预测
2015年
蛋白质结构类预测是蛋白质空间结构和功能预测的基础。本文首先将氨基酸对相互作用形成的序列经过数字信号处理后得到能量谱密度的20个低频部分和6种疏水模式在序列中出现的频率整合,构成26维分类特征,然后采用自组织特征映射神经网络对蛋白质结构类进行预测。实验结果表明,与Component Coupled算法、ANN算法、粗集方法相比较,本文算法具有较高的预测精度。
敖培杨百顺李明赵四方冯志鹏李延强
关键词:蛋白质结晶
基于改进神经网络和IOWA算子的风速组合预测
2014年
为了对风速进行准确的预测,本文提出一种计算智能改进神经网络和IOWA算子的组合预测方法。实验表明,与单项预测模型相比,该算法有更高的预测精度。
敖培赵四方冯志鹏李延强
关键词:IOWA算子
基于SFLA聚类的选择性ELM集成算法
2014年
本文提出一种基于SFLA聚类的选择性ELM集成方法。实验结果表明,与集成RBF神经网络模型相比,采用本文方法对模拟电路进行在线故障诊断具有较高的准确性。
敖培李延强李明杨百顺
关键词:混合蛙跳算法极端学习机
基于粒子群优化的锅炉燃烧过程控制
2014年
为了克服在对锅炉燃烧过程进行控制时传统控制参数整定方法费时且不能保证获得最佳的性能的问题,本文提出一种基于粒子群优化的锅炉燃烧控制方法,即以各系统误差性能指标ITAE和为适应度,运用PSO自动获取各控制器最优参数。仿真结果表明,采用本文方法可以使整个系统达到较好的控制性能。
敖培李贺李明杨百顺李延强张纪
关键词:粒子群算法SIMULINK建模
不平衡数据集的集成ELM分类算法
2014年
本文提出一种处理不平衡数据集的方法,即首先采用Tomekhks算法去掉噪声数据点和边界区域样本点;然后采用聚类融合算法对多数类样本中聚类一致性较低的中心区域样本进行US欠抽样;将抽样结果与少数类数据合成新数据集训练ELM基分类器,采用投票发集成分类结果。通过实例分析,本文方法可以有效提高对少数类样本的分类性能。
敖培张金涛李延强李明杨百顺
关键词:极端学习机风速预测
基于改进人工鱼群优化的精馏过程再沸器控制
2015年
本文提出一种基于改进AFSA优化微分先行PID控制器的方法,即首先将传统寻优过程中顺序执行的追尾、觅食和聚群行为调整为并行执行,以缩短算法运行时间,然后将以误差性能指标ITAE为目标函数,运用改进的AFSA对在建立好的Simulink控制系统模型进行PID控制器参数的优化。仿真结果表明,采用本文方法,可以自动的确定精馏过程再沸器控制中PID控制器最优参数,使整个系统获得较好的控制性能。
敖培李明杨百顺赵四方张金涛李延强
关键词:人工鱼群算法SIMULINK建模
基于不平衡数据的蛋白质结晶偏好性改进SVM集成预测
2014年
针对不平衡数据集分类问题,本文提出一种基于改进ROF的集成SVM分类方法。实验结果表明,采用本文提出的方法预测蛋白质结晶偏好性,可以有效提高预测精度。
敖培赵四方冯志鹏李延强
关键词:蛋白质结晶
基于最小机会损失准则的超短期风电功率组合预测
2015年
为了对超短期风电功率进行准确的预测,本文提出一种基于最小机会损失准则的超短期风电功率组合预测方法。即首先对风电功率时间序列进行EEMD分解,对分解得到的每个IMF分量采用不同优化准则建立组合预测模型进行预测;然后采用最小机会损失准则筛选预测精度最优的模型进行预测;最后对每个IMF分量的预测值进行组合叠加得到预测结果。实验结果表明,与EEMD+ELM、EEMD+BP、EEMD+RBF和EEMD+SVM等预测方法相比较,本文所提出的方法能有效提高超短期风电功率的预测精度。
敖培冯志鹏赵四方李延强
关键词:组合预测
基于情景分析和改进IOWA组合预测模型的经济预测
2015年
为了反映不同情景下地区经济的增长情况,本文在情景分析的基础上,提出采用一种基于IOWA算子的改进组合预测模型预测GDP的增长。即为了克服传统基于IOWA算子的组合预测模型由于实际数据未知而不能求取预测期的误差而无法构造目标函数的缺陷,采用经济增长数理模型的拟合数据和预测数据作为基础数据,替代原始数据,并在情景分析的基础上对某市的GDP进行了预测,实验结果可以很好的反映该市各情景下的经济增长情况。
李延强敖培赵四方冯志鹏
关键词:情景分析
基于孤立点检测的煤矿瓦斯浓度异常判定被引量:1
2014年
本文基于数据稳定性的影响度,提出了一种基于改进的加权欧氏距离对瓦斯浓度异常数据进行处理,分析出设备异常数据、噪声数据和瓦斯突出孤立点数据,保证安全预警的准确性。
敖培杨百顺李明李延强
关键词:孤立点检测瓦斯浓度信息熵欧氏距离