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基于多目标分层遗传模糊建模的磨矿过程溢流粒度软测量
被引量:
4
1
作者
赵珺
崔庆磊
+1 位作者
刘颖
王伟
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2015年第12期2187-2192,共6页
提出一种基于多目标分层遗传算法的模糊系统对溢流粒度进行软测量,该方法将模糊系统分为4层,即输入层、隶属度层、规则库层和系统集成层.为了达到各层共同进化的目的,设计遗传算法各层编码策略,构建基于平均绝对百分误差和均方根误差的...
提出一种基于多目标分层遗传算法的模糊系统对溢流粒度进行软测量,该方法将模糊系统分为4层,即输入层、隶属度层、规则库层和系统集成层.为了达到各层共同进化的目的,设计遗传算法各层编码策略,构建基于平均绝对百分误差和均方根误差的优化目标函数,并采用该函数计算各层个体的适应度.鉴于模糊模型训练过程中可能出现异常解,将L-M贝叶斯正则化方法融入训练过程.对磨矿生产数据的仿真实验验证了所提出方法的有效性.
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关键词
溢流粒度
软测量
多目标分层遗传算法
L-M贝叶斯正则化
原文传递
题名
基于多目标分层遗传模糊建模的磨矿过程溢流粒度软测量
被引量:
4
1
作者
赵珺
崔庆磊
刘颖
王伟
机构
大连理工大学控制科学与工程学院
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2015年第12期2187-2192,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61273037
61304213
+2 种基金
61473056)
国家863计划项目(2013AA040703)
中央高校基本科研业务费专项资金项目(DUT13RC203)
文摘
提出一种基于多目标分层遗传算法的模糊系统对溢流粒度进行软测量,该方法将模糊系统分为4层,即输入层、隶属度层、规则库层和系统集成层.为了达到各层共同进化的目的,设计遗传算法各层编码策略,构建基于平均绝对百分误差和均方根误差的优化目标函数,并采用该函数计算各层个体的适应度.鉴于模糊模型训练过程中可能出现异常解,将L-M贝叶斯正则化方法融入训练过程.对磨矿生产数据的仿真实验验证了所提出方法的有效性.
关键词
溢流粒度
软测量
多目标分层遗传算法
L-M贝叶斯正则化
Keywords
overflow particle size
soft-sensor
multi-objective hierarchical genetic algorithms
L-M Bayesian regularization algorithms
分类号
TP206 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多目标分层遗传模糊建模的磨矿过程溢流粒度软测量
赵珺
崔庆磊
刘颖
王伟
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2015
4
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