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石向荣

作品数:3 被引量:12H指数:2
供职机构:浙江财经大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家高技术研究发展计划国家教育部博士点基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 2篇小波
  • 1篇多尺度
  • 1篇多尺度分析
  • 1篇多分类支持向...
  • 1篇乙烯
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇软测量
  • 1篇软测量方法
  • 1篇树结构
  • 1篇特征提取
  • 1篇主曲线
  • 1篇主元
  • 1篇主元分析
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇小波变换
  • 1篇小波系数
  • 1篇离散小波变换
  • 1篇氯乙烯

机构

  • 3篇浙江大学
  • 1篇浙江财经大学

作者

  • 3篇梁军
  • 3篇石向荣
  • 1篇李浩
  • 1篇刘育明
  • 1篇杨敏
  • 1篇金鑫
  • 1篇刘康玲
  • 1篇胡斌
  • 1篇叶鲁彬
  • 1篇谭海龙

传媒

  • 2篇化工学报
  • 1篇浙江大学学报...

年份

  • 1篇2015
  • 1篇2012
  • 1篇2009
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
一种基于多尺度分析的多变量统计过程监测方法被引量:3
2009年
现有的多尺度主元分析方法为监测具有多尺度特性的工业过程提供了一种有效途径,但该方法还存在以下两个问题:一是采用了重构步骤使得需要建立的监测模型数大大增加;二是采用Haar小波进行小波变换,而Haar小波不连续从而对信号特征的刻画能力比较弱,为此,本文提出了根据故障尺度特征的分布特点修改原有的多尺度主元分析的框架,去除了重构步骤并具体给出了突变故障和振荡故障的定位和跟踪方法,还提出了采用sym小波进行多尺度分析并解决了边界效应的处理和信号对齐的计算等问题,在一个标准的CSTR仿真过程中验证了所提方法的有效性。
刘育明梁军胡斌叶鲁彬石向荣
关键词:离散小波变换多尺度分析主元分析
基于μσ-DWC特征和树结构M-SVM的多维时间序列分类
2015年
为了实现多维时间序列的分类,提出基于统计量-小波系数(μσ-DWC)的序列特征提取方法和新型树结构多分类支持向量机M-SVM模型.分类算法的实现过程如下:利用该特征提取方法将原始多维时间序列映射到特征空间,获得原始序列的压缩表示,即特征向量;得到训练集的特征向量表示之后,训练和构建树结构M-SVM模型;提取未知序列的特征向量并输入已训练完成的树结构M-SVM模型,得到未知序列的类标号,完成分类.实验结果表明:该算法比传统的分类方法具有更高的分类准确率和预测速度,同时可以保证较理想的训练速度.
谭海龙刘康玲金鑫石向荣梁军
关键词:特征提取小波系数树结构
基于主曲线的软测量方法及其在精馏塔上的应用被引量:9
2012年
为解决工业过程软测量中的变量维数高、数据相互耦合、非线性强等问题,提出了基于主曲线的软测量方法。其中的基于主曲线的非线性回归模型借鉴了PLS的基本思想,采用主曲线提取隐变量信息的同时考虑了自变量与因变量的相关性;在隐变量空间中,采用多项式函数拟合隐变量之间的非线性关系。在实例研究中,分别采用纯函数数据和氯乙烯精馏塔实时运行数据对该模型进行了验证。仿真结果表明,该模型所需要的隐变量数目比传统的PLS模型更少,并且能够实现更为精确的预测,可较好地处理工业过程中存在的数据高耦合度以及强非线性问题。
李浩杨敏石向荣梁军
关键词:主曲线软测量
共1页<1>
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