期刊文献+

基于认知建模预测技术的精矿品位预测

下载PDF
导出
摘要 对鞍钢集团矿业公司的实际生产情况进行分析论证,提出采用基于认知建模的预测方法,对矿山生产工艺指标、能耗指标进行预测分析,在合理预测的前提下进行决策、控制。以基于核的极限学习机Kernel_ELM为例,阐述了认知建模算法的原理和实现步骤,并进行试验分析,确定算法的有效性。采用Kernel_ELM对精矿品位进行预测,取得了具有生产指导意义的预测结果。
出处 《自动化应用》 2017年第3期24-26,49,共4页 Automation Application
  • 相关文献

参考文献1

二级参考文献13

  • 1孙树林,原存德.捕食者有病的生态-流行病SIS模型的分析[J].工程数学学报,2005,22(1):30-34. 被引量:27
  • 2蒋宗礼.人工神经网络导论[M].北京:高等教育出版往.2010.
  • 3HUANG G - B, ZHU Q - Y, SIEW C - K. Extreme learning machine : theory and applications [ J ]. Neurocomputing, 2006, 70 : 489 - 501.
  • 4HUANG G - B, ZHU Q - Y, SIEW C - K. Extreme learning machine : a new learning scheme of feedforward neural net- work [ J ]. Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks ( IJCNN' 04), 2004, 59:985 - 501.
  • 5HUANG G- B, CHEN L, SIEW C K. Universal approximation using incremental constructive feedforward networks with random hidden nodes[J]. IEEE Transactions on Neural Networks, 2006, 17(4) : 879 -892.
  • 6HUANG G- B, CHEN L. Convex incremental extreme learning machine[ J]. Neurocomputing, 2007, 70:3056 -3062.
  • 7HUANG G - B, CHEN L. Enhanced random search based incremental extreme learning machine [ J ]. Neurocomputing, 2008, 71 : 3060 -3068.
  • 8WANG W, ZHANG R. Improved convex incremental extreme learning machine based on enhanced random search [ M ]. Lecture Notes in Electrical Engineering, 2012.
  • 9FENG G R, HUANG G - B, LIN Q P, et al. Error minimized extreme learning machine with growth of hidden nodes and incremental learning[ J ]. IEEE Transactions on Neural Networks, 2009,20 ( 8 ) : 1352 - 1357.
  • 10BOYD S, CHAOUL L E, FERON E, t al. Linear Matrix Inequalities in System and Control Theory[ M]. Philadelphia, PA: SIAM, 1994.

共引文献4

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部