彭荻
- 作品数：11 被引量：42H指数：4
- 供职机构：北京化工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术化学工程更多>>
- 基于数据属性划分的递阶ELM研究及化工应用被引量：5
- 2013年
- 针对极限学习机(ELM)不能有效处理化工过程中强耦合、带噪声的高维数据建模问题,提出了一种基于数据属性划分的递阶ELM神经网络DHELM。该神经网络采用数据属性划分(DAD)方法对高维输入进行聚类、建立自联想子网,并将自联想子网所提取的特征分量作为极限学习机的输入进行建模。同时,利用UCI标准数据集进行了测试,通过工业应用实例进行了验证,并进行了模型对比。结果表明,DHELM网络在处理复杂高维数据时具有收敛速度快、建模精度高、网络稳定性强的特点,为神经网络发展及其化工应用提供了新思路。
- 高慧慧贺彦林彭荻朱群雄
- 关键词：极限学习机自联想神经网络高维数据
- 基于数据属性划分的递阶ELM研究及化工应用
- 极限学习机(ELM)不能有效处理化工过程中强耦合、带噪声的高维数据建模问题,提出了一种基于数据属性划分的递阶ELM神经网络DHELM.该神经网络采用数据属性划分(DAD)方法对高维输入进行聚类、建立自联想子网,并将自联想...
- 高慧慧贺彦林彭荻朱群雄
- 关键词：化工过程高维数据自联想神经网络
- 高密度聚乙烯串级聚合反应过程故障预测方法
- 高密度聚乙烯串级聚合反应过程故障预测方法应用于HDPE生产技术领域，其特征在于，结合可拓理论，建立定量与定性分析相结合的过程多维基元模型，探索过程工艺参数、操作参数、设备参数等基元模型的发散性、相关性、蕴含性和可扩性，重...
- 徐圆朱群雄耿志强彭荻刘辛新陈彦京王艳清李芳史晟辉林晓勇
- 文献传递
- 基于极限学习的过程神经网络研究及化工应用被引量：9
- 2014年
- 针对过程神经网络在化工过程建模中学习速度慢、易陷入局部极值等问题,借鉴极限学习机算法训练网络参数的思想,提出了一种新型的基于极限学习的过程神经网络(EL-PNN).ELPNN网络以过程神经网络的方式得到隐含层的输出后,不再使用梯度下降法进行参数调整,而是根据极限学习机算法通过广义逆直接求解输出权值.同时,为了进一步提高网络的泛化性能,考虑结构风险,在EL-PNN网络中加入风险比例参数.以高密度聚乙烯装置进行验证,结果表明,该网络具有学习速度快、建模精度高的特点,为过程神经网络在复杂化工生产中的应用提供了新思路.
- 刘菲菲彭荻贺彦林朱群雄
- 关键词：过程神经网络极限学习机高密度聚乙烯
- 高密度聚乙烯串级聚合反应过程智能检测与收率优化方法
- 针对高密度聚乙烯（HDPE）串级聚合反应过程工艺复杂、关键质量变量在线测量困难、生产过程操作成本高等问题，本发明采用数据校正、数据挖掘技术开展数据预处理，从生产与分析数据中寻找规律；采用人工神经网络技术，建立智能软测量仪...
- 徐圆朱群雄彭荻陈彦京贺彦林叶亮亮耿志强林晓勇李芳史晟辉
- 文献传递
- 基于差异特征的案例可拓修改方法研究与应用被引量：3
- 2011年
- 案例修改作为案例推理技术的重要环节和难点,存在着修改知识获取困难、修改方法通用性差的问题,结合可拓理论,在运用基元模型实现统一深层次案例描述和相似度检索的基础上,对相似案例进行满意评估,对于评估出的不相容的相似案例,提出了一种基于差异特征的取代式案例可拓修补方法,并将修改后的案例进行筛选评价得到最佳解决方案,从而形成了一套完整的案例可拓修改方法。以精馏塔理论板数的确定为例进行验证,结果表明,此方法对知识依赖性低、学习能力强,为案例修改技术的进一步研究提供了新思路。
- 徐圆彭荻朱群雄
- 关键词：可拓理论精馏塔设计
- 高密度聚乙烯串级聚合反应过程故障预测方法
- 高密度聚乙烯串级聚合反应过程故障预测方法应用于HDPE生产技术领域，其特征在于，结合可拓理论，建立定量与定性分析相结合的过程多维基元模型，探索过程工艺参数、操作参数、设备参数等基元模型的发散性、相关性、蕴含性和可扩性，重...
- 徐圆朱群雄耿志强彭荻刘辛新陈彦京王艳清李芳史晟辉林晓勇
- 文献传递
- 基于数据特征提取的AANN-ELM研究及化工应用被引量：10
- 2012年
- 针对极限学习机不能有效解决化工过程中高维数据建模的问题,本文将其与自联想神经网络结合,通过自联想神经网络过滤输入数据中存在的冗余信息、提取特征分量,并对所提取的特征分量采用极限学习机进行训练,由此形成了一种基于数据特征提取的AANN-ELM(auto-associative neural network-extreme learning ma-chine)神经网络。同时,以UCI标准数据集进行测试,以精对苯二甲酸(PTA)溶剂系统进行验证,结果表明,AANN-ELM在处理高维数据时具有学习速度快、网络稳定性强、建模精度高的特点,为神经网络在复杂化工生产中的应用提供了新思路。
- 彭荻贺彦林徐圆朱群雄
- 关键词：极限学习机自联想神经网络高维数据
- 过程工业报警系统研究进展被引量：19
- 2014年
- 系统、科学、有效的报警系统对提高生产过程安全、质量和可操作性能至关重要,引起了工业界和学术界的广泛关注,产生了大量研究成果。针对过程报警系统的最新研究进展,分别从报警系统优化设计、报警系统监控、报警系统性能评估这3个热点研究方向总结研究方法,并对不同方法进行了对比讨论。针对报警系统优化设计,利用ROC分析、相关性分析等方法对报警阈值进行优化,并对报警变量进行优先级划分;针对报警系统监控,利用相关性分析实现滋扰报警识别,基于过程知识和数据驱动实现因果报警识别,基于时间窗或运行长度分布实现抖振报警识别;针对报警系统性能评估,依据过程报警管理标准或动态风险分析等实现定性定量评估。最后,指出报警系统研究有价值的方向和趋势,并对报警系统研究前景做出展望。
- 朱群雄高慧慧刘菲菲彭荻徐圆顾祥柏
- 关键词：报警系统
- 高密度聚乙烯串级聚合反应过程智能检测与收率优化方法
- 针对高密度聚乙烯（HDPE）串级聚合反应过程工艺复杂、关键质量变量在线测量困难、生产过程操作成本高等问题，本发明采用数据校正、数据挖掘技术开展数据预处理，从生产与分析数据中寻找规律；采用人工神经网络技术，建立智能软测量仪...
- 徐圆朱群雄彭荻陈彦京贺彦林叶亮亮耿志强林晓勇李芳史晟辉
- 文献传递
