四川省教育厅青年基金(2004B024)
- 作品数：6 被引量：24H指数：2
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- 基于小波神经网络建立虚拟仪器非线性软校正模型被引量：7
- 2005年
- 神经网络具有良好的学习特性,小波变换有良好的时频局部化性质,将二者结合在一起构成小波神经网络兼有神经网络和小波变换的优点。本文提出了解决虚拟仪器系统非线性校正问题的小波神经网络算法。最后通过一个应用实例表明,采用小波神经网络建立软校正模型,不仅可以使系统获得高精度,而且在相同的误差条件下,其收敛速度也要远远快于传统的BP神经网络。
- 谭超许泽宏李维一付小红王健
- 关键词：非线性校正小波神经网络
- 动态链接库技术在化学虚拟仪器中的应用
- 2005年
- 通过采用Windows下的动态链接库技术(DLL),在VC中将对端口寄存器的读写操作封装起来作成DLL供VB调用,实现了开发化学虚拟仪器时对底层物理端口访问,极大地方便了后续软件开发。
- 谭超
- 关键词：虚拟仪器动态链接库端口操作VCVB
- 基于LS-SVM的黑液波美度软测量
- 2005年
- 研究了基于最小二乘支持向量机的软测量建模方法,并将其应用于造纸企业碱回收蒸发工段黑液浓度的预测。应用结果表明,该建模方法的可行性和有效性完全能满足工业生产的需要。
- 谭超
- 关键词：软测量支持向量机最小二乘支持向量机
- 基于后向区间选择偏最小二乘算法的软测量建模被引量：2
- 2007年
- 偏最小二乘是在光谱多变量校正中广泛使用的一种算法,现已经发现高效的变量选择不仅能够提高模型的预测能力,也可大大降低模型的复杂度。为了建立具有鲁棒性和低复杂度的基于光谱的在线软测量模型,考虑到光谱变量之间高度相关这一事实,提出一种基于后向区间选择策略的偏最小二乘算法。该算法主要步骤是:先将光谱波长域细分为一定数量的等长子区间;再采用后向淘汰的策略,将各个子区间逐步淘汰,形成一个淘汰序列;最后,再反向选择一定数量的子区间建立最终的模型。通过一个实例以及与传统基于全谱的偏最小二乘算法比较,显示出了该算法的在建立软测量模型方面的优良性能。
- 谭超
- 关键词：偏最小二乘软测量
- 基于支持向量机的软测量技术及其应用被引量：15
- 2005年
- 支持向量机(SVM)是一种基于结构风险最小化原理,具有很好推广性能的学习算法。讨论了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的软测量数据建模原理和方法,并将其应用在汽车排放的氮氧化合物NOX软测量中。通过与基于神经网络的软测量方法进行比较,结果显示出SVM的明显的优势,特别是对小样本、非线性、高维数一类软测量问题的建模,提供了一种有效的途径。
- 谭超
- 关键词：软测量支持向量机最小二乘支持向量机
- 基于支持向量机校正虚拟仪器非线性误差研究被引量：1
- 2005年
- 支持向量机是近几年发展起来的机器学习的新方法,它较好地解决了小样本、非线性、高维数、局部极小点等实际问题。本文讨论了基于支持向量机实现虚拟仪器系统非线性校正的原理和方法,并将该方法应用于一浓度测量虚拟仪器,取得了满意的效果。实践结果表明,该方法有很好的应用前景和研究价值。
- 谭超
- 关键词：虚拟仪器非线性校正支持向量机
