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[期刊] 工业工程
[作者]
张敏 程文明
针对目前多品种、复杂化的生产趋势,提出了一种基于自适应变异的粒子群算法(AMPSO)和支持向量机(SVM)的控制图失效模式识别的方法。利用SVM小样本学习能力,设计一对一的SVM多分类器进行控制图模式识别,并利用AMPSO算法优化SVM核函数的参数。通过对10种控制图模式(6种基本模式和4种混合模式)的20维特征仿真数据对该方法进行检验,并通过与BP、SVM、PSO-SVM识别方法的对比分析。仿真试验表明该方法有效提高了控制图模式的识别精度,达到98.14%,而BP仅有75%,为控制图在线实时识别提供了一种可行的途径。
关键词：
控制图 模式识别 支持向量机 粒子群
[期刊] 物流技术
[作者]
张莹 褚娜
传统控制图通过判异准则分析生产过程状态，这一方法无法识别过程质量的具体异常原因。提出了一种基于自适应增强集成算法（AdaBoost）和支持向量机（SVM）结合的控制图异常模式识别方法。仿真结果表明，相较于单一的分类器和集成分类器，改进的集成支持向量机对控制图异常模式的识别率更高。最后将所提出的模型用到物流港口配煤的模拟实验中，结果表明，基于AdaBoost和SVM结合的控制图异常模式识别方法具有较高的检测效率。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
蒋兆 马义中
为了提高在线监控过程的效率，本文将机器学习的方法运用于统计过程控制诊断中，提出了基于遗传算法的多核函数最小二乘支持向量机的控制图模式识别方法。仿真结果表明与BP(Back Propagation)神经网络相比，在小样本的情况下基于遗传算法的多核函数最小二乘支持向量机方法，在进行控制图模式识别时表现出模式识别率高和诊断速度快的优点。这对于实施在线监控，降低质量诊断成本，具有重要的意义。
[期刊] 工业工程
[作者]
张和平 李俊武
控制图模式识别能够区分制造过程中的一般因素与异常因素,提高制造过程中的产品质量,减少成本,提高效益。利用蒙特卡洛方法产生样本;采用一维离散小波变换处理原始数据;利用模糊c均值聚类算法进行控制图模式识别。识别准确率99.43%,其标准差为0.002 8。这表明基于该方法的控制图模式识别准确率高,稳定性好,较现有的控制图模式识别方法具有简易、高效等特点。
[期刊] 统计与决策
[作者]
侯世旺 朱慧明
在应用控制图实施质量控制的过程中,及时、准确地识别出控制图异常模式,对于引发过程异常的原因诊断以及消除意义重大。传统的识别方法需要预先获知模式的特征信息或大量的特定模式数据,制约了方法的应用。文章以绘制控制图的样本统计数据为基础,逐点计算各种模式参数的极大似然估计量,应用贝叶斯规则推算各模式出现的信度大小,并依据每个采样时点模式决策统计量的取值,对控制图模式做出判断。数值仿真实验验证了本文所提方案对于基本控制图模式在识别率与灵敏度方面的有效性。
关键词：
贝叶斯理论 控制图 异常模式识别
[期刊] 统计与决策
[作者]
侯世旺 朱慧明
在应用控制图实施质量控制的过程中,及时、准确地识别出控制图异常模式,对于引发过程异常的原因诊断以及消除意义重大。传统的识别方法需要预先获知模式的特征信息或大量的特定模式数据,制约了方法的应用。文章以绘制控制图的样本统计数据为基础,逐点计算各种模式参数的极大似然估计量,应用贝叶斯规则推算各模式出现的信度大小,并依据每个采样时点模式决策统计量的取值,对控制图模式做出判断。数值仿真实验验证了本文所提方案对于基本控制图模式在识别率与灵敏度方面的有效性。
关键词：
贝叶斯理论 控制图 异常模式识别
[期刊] 工业工程
[作者]
王海燕 侯琳娜
引入随机森林方法进行统计控制图模式识别的研究。提取了控制图的统计特征和形状特征,设计了5种不同的特征组合方法,利用蒙特卡洛仿真方法产生训练数据集和测试数据集,选取了常用的3种模式识别方法(支持向量机方法、人工神经网络方法、决策树方法)进行对比。实验结果表明,随机森林方法相比其他3种分类器方法,在分类准确率和消耗时间两个维度上都有明显优势,可以应用于统计过程控制图模式识别。
[期刊] 统计与决策
[作者]
丁知平 刘超 牛培峰
粒子群算法(PSO)是一种应用广泛、性能优良的启发式智能优化算法。但是PSO算法具有易陷入局部最小值和全局寻优能力差的缺陷,针对此问题,文章提出了一种基于自适应惯性权重的粒子群算法(AIW-PSO),该算法能够有效的平衡原粒子位置和飞行速度对新粒子位置的影响度。用12组基准测试函数来验证AIW-PSO算法的寻优性能和收敛精度,并与现有相关算法相比,仿真实验结果表明,AIW-PSO算法的全局搜索能力和寻优精度都有较大的提高。
[期刊] 情报学报
[作者]
连芷萱 王芳 康佳 袁畅
制定科技产业政策需要科学预测技术发展趋势，专利申请书能够细粒度地表述技术特征，对专利申请书进行分析并构建技术预测模型有助于提高技术预测准确率。本文以专利申请书为研究对象，构建一种基于粒子群算法和图神经网络的技术预测模型，以人工智能领域中美国公司在华布局的594项专利申请书作为研究对象，在技术预测任务上以指数平滑法、平均移动法、SVR (support vector regression)、GRU (gate recurrent unit)、RNN (recurrent neural network)等算法为基线进行实验。结果表明，本文模型的准确性优于现有技术预测模型，可揭示技术新特征的形成过程。采用此模型对人工智能领域美国在华专利布局进行预测，并对重点领域的具体技术特征进行分析，得出了当前美国在华技术布局的趋势、具体特征与空白点。该模型能够提升技术预测准确性，可为科技产业布局与科研人力物力投入提供决策依据。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
郑永前 张锦 王伟有
在考虑制造单元出入点具体位置与最短物流路径的情况下,对单元间布局两个环节的问题——确定单元在车间平面上的位置,确定出入点间最短物流路径——作了集成研究,避免分步研究导致的解空间缺失;基于割树策略建立了单元布局模型,设计了结构化编码的自适应粒子群算法,使车间平面形成整齐连续的布局;通过将车间平面布局转化成连通图,在算法中嵌入改进Dijkstra算法,量化了各单元出入点之间的最短物流距离;从而使布局结果更加符合生产实际。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
张雪花 张武 李叶云 蔡芮莹 朱小倩
引入人工控制因素,以扩展的自回归模型(ARX)为基础,构建茶树育苗的温度、相对湿度及耗电量多目标模型函数,采用灰色关联理论和粒子群优化算法(PSO),面向茶树育苗温室环境模型进行多目标优化控制。仿真结果表明,运用多目标灰色PSO算法将育苗温室内温度值从31.5℃降为24.51℃,相对湿度从47.2%提升为59.35%,耗电量降低17.6%。与线性加权和法、单目标PSO算法相比,选取多目标灰色PSO算法对温室进行优化,得到在开启遮阳与喷淋组合调控的情况下,经过20 min温室内温度和相对湿度调控,即可达到茶
关键词：
温室 模型 灰色粒子群算法 多目标优化
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
吴巍 周孝德 王新宏 程文
【目的】针对传统多沙水库冲淤预测模型难以准确、迅速预测某一具体水库调度运行方式下泥沙的冲淤变化过程,无法为制定合理水库调度运行方式提供决策依据的不足,构建一种计算效率高、能保证一定计算精度且相对简便的泥沙冲淤预测模型。【方法】将人工神经网络及粒子群优化算法引入到多沙水库冲淤预测中,构建基于自适应粒子群算法优化BP神经网络的多沙水库冲淤预测模型,并将该模型应用于冯家山水库库区泥沙冲淤形态、冲淤量的预测,验证其实用性。【结果】将多沙水库冲淤变化过程视为一个非线性动力系统,利用人工神经网络处理大规模复杂非线性动力学问题的优势,在采用自适应粒子群优化算法对BP神经网络的初始连接权值和阈值进行优化的基础...
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
左国玉 李宓 郑榜贵
轨迹规划是机械臂运动控制的关键环节，通过向控制器提供时间最短且稳定的参考轨迹，能够减少机械臂的运动时间以及关节振动。针对多自由度机械臂的时间、冲击最优轨迹规划问题，提出了一种基于改进多目标粒子群算法（improved adaptive multi-objective particle swarm optimization， IAMOPSO）的机械臂轨迹规划方法。首先，利用5次B样条曲线对给定的关节路径点进行插值，获得位置、速度以及加速度等物理量连续的运动轨迹；然后，建立以机械臂的运动时间和关节冲击为优化目标的数学模型，将机械臂的关节运动学约束作为优化问题的约束条件；最后，为提高非支配解集的多样性同时避免局部极值的可能性，采用变异算子、自适应权重以及动态学习因子的混合策略改进多目标粒子群算法，再优化求解目标函数，并利用归一化函数选取平均最优解。实验结果表明，使用5次B样条曲线插值能够满足机械臂关节轨迹平滑以及连续性要求，基于IAMOPSO算法的最优轨迹规划方法能获得收敛性较好的Pareto前沿面，依据平均最优准则所选取的时间、冲击最优轨迹，能有效提高机械臂的作业效率与稳定性。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
姜凤利 张宇 王慧
粒子群优化算法在农村电网无功优化领域已有广泛应用,但算法存在不足,易陷入局部极值。算法中粒子更新方式和惯性权重是影响搜索能力的关键因素,提出了一种基于引导策略的自适应粒子群算法(adaptive particle swarm optimization algorithm with guiding strategy,GSAPSO),该算法在种群中引入4种粒子,即主体粒子、双中心粒子、协同粒子和混沌粒子对粒子位置更新进行引导来克服算法的随机性,从而提高搜索效率;为进一步克服粒子群优化算法进化后期易陷入早熟收敛
关键词：
电力系统 无功优化 粒子群算法 惯性权重
[期刊] 物流技术
[作者]
张智善
采用粒子群优化算法对该问题进行求解,为了提高算法的求解性能,针对粒子群算法特点,提出了一种自适应的惯性权值来调整算法的搜索空间和一种自适应更新策略来动态地更新粒子的位置。最后通过经典的实例对本文提出的算法进行了检验,结果表明,该改进的粒子群算法在求解车间作业调度问题是有效的。
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