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基于SVM特征选择的整经轴数预测算法
被引量:
3
1
作者
孙跃鹏
刘民
+1 位作者
郝井华
吴澄
《北京邮电大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第6期88-92,共5页
提出了一种基于改进支持向量机(SVM)特征选择算法及神经网络的整经轴数预测算法,该算法采用改进SVM算法选择影响整经轴数的关键特征,在此基础上利用前馈神经网络获得整经轴数的预测值.在数值计算及实际制造企业的应用效果表明该算法有效...
提出了一种基于改进支持向量机(SVM)特征选择算法及神经网络的整经轴数预测算法,该算法采用改进SVM算法选择影响整经轴数的关键特征,在此基础上利用前馈神经网络获得整经轴数的预测值.在数值计算及实际制造企业的应用效果表明该算法有效,能满足实际棉纺生产过程整经轴数预测的需要.
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关键词
支持向量机
整经轴数
特征选择
预测
调度
下载PDF
职称材料
面向色织生产过程的整经轴数智能预测算法
被引量:
6
2
作者
孙跃鹏
刘民
吴澄
《控制工程》
CSCD
2005年第6期523-526,共4页
整经轴数是色织生产中由整经工艺确定的一个品种内待加工的整经轴数目,该参数是制定色织生产作业计划所需的重要特征量。由于整经工艺制定过程非常复杂,其通常需要较长时间才能完成,因而该参数在调度时难以有效获取。为解决复杂色织生...
整经轴数是色织生产中由整经工艺确定的一个品种内待加工的整经轴数目,该参数是制定色织生产作业计划所需的重要特征量。由于整经工艺制定过程非常复杂,其通常需要较长时间才能完成,因而该参数在调度时难以有效获取。为解决复杂色织生产过程调度所需的整经轴数预测问题,提出了一种智能预测算法。该算法针对实际问题特点,将支持向量机与神经网络技术相结合,由支持向量机对与整经轴数相关的参数进行特征提取,并将特征提取后的特征属性作为神经网络的输入,相应的特征属性权重被用以指导神经网络的学习过程。数值计算及实际制造企业应用效果表明该算法是有效的,能满足面向实际色织生产过程的整经轴数预测需要。
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关键词
支持向量机
神经网络
整经轴数
预测
调度
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职称材料
色织生产调度中基于ANFIS的整经轴数智能预测
被引量:
3
3
作者
董明宇
刘民
吴澄
《控制工程》
CSCD
2007年第3期270-273,共4页
分析了整经轴数预测在实际色织生产过程调度中所起的重要作用。由于与整经轴数相关的工艺属性较多且关系复杂,一般的神经网络法难以确定工艺属性与整经轴数之间关系或应用效果不佳,同时神经网络是一个“黑箱”,从中无法对影响整经轴数...
分析了整经轴数预测在实际色织生产过程调度中所起的重要作用。由于与整经轴数相关的工艺属性较多且关系复杂,一般的神经网络法难以确定工艺属性与整经轴数之间关系或应用效果不佳,同时神经网络是一个“黑箱”,从中无法对影响整经轴数的因素进行分析,因此提出了基于ANFIS的整经轴数智能预测方法。在该方法中,采用ANFIS作为整经轴数的预测技术,并针对ANFIS输入变量维数较大的问题,提出了一种基于模糊C均值聚类算法的ANFIS结构辨识方法。将该预测方法用于实际的色织生产过程调度的整经轴数预测中,实验结果表明该预测方法是有效的。
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关键词
预测
ANFIS
结构辨识
整经轴数
模糊C均值聚类
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职称材料
题名
基于SVM特征选择的整经轴数预测算法
被引量:
3
1
作者
孙跃鹏
刘民
郝井华
吴澄
机构
清华大学自动化系
清华大学国家CIMS工程技术研究中心
出处
《北京邮电大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第6期88-92,共5页
基金
国家高技术研究发展计划项目(2006AA04Z163)
国家重点基础研究发展计划项目(2002CB312202
+3 种基金
2009CB320602)
国家自然科学基金项目(60834004
60721003)
教育部新世纪优秀人才支持计划项目
文摘
提出了一种基于改进支持向量机(SVM)特征选择算法及神经网络的整经轴数预测算法,该算法采用改进SVM算法选择影响整经轴数的关键特征,在此基础上利用前馈神经网络获得整经轴数的预测值.在数值计算及实际制造企业的应用效果表明该算法有效,能满足实际棉纺生产过程整经轴数预测的需要.
关键词
支持向量机
整经轴数
特征选择
预测
调度
Keywords
support vector machine
trim beam number
feature selection
prediction
scheduling
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
面向色织生产过程的整经轴数智能预测算法
被引量:
6
2
作者
孙跃鹏
刘民
吴澄
机构
清华大学自动化系
出处
《控制工程》
CSCD
2005年第6期523-526,共4页
基金
国家重点基础研究计划资助项目(2002CB312200)
国家自然科学基金资助项目(60004010
+1 种基金
60274045
60443009)
文摘
整经轴数是色织生产中由整经工艺确定的一个品种内待加工的整经轴数目,该参数是制定色织生产作业计划所需的重要特征量。由于整经工艺制定过程非常复杂,其通常需要较长时间才能完成,因而该参数在调度时难以有效获取。为解决复杂色织生产过程调度所需的整经轴数预测问题,提出了一种智能预测算法。该算法针对实际问题特点,将支持向量机与神经网络技术相结合,由支持向量机对与整经轴数相关的参数进行特征提取,并将特征提取后的特征属性作为神经网络的输入,相应的特征属性权重被用以指导神经网络的学习过程。数值计算及实际制造企业应用效果表明该算法是有效的,能满足面向实际色织生产过程的整经轴数预测需要。
关键词
支持向量机
神经网络
整经轴数
预测
调度
Keywords
support vector machine
artificial neural network
trim beam number
prediction
scheduling
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
色织生产调度中基于ANFIS的整经轴数智能预测
被引量:
3
3
作者
董明宇
刘民
吴澄
机构
清华大学国家CIMS工程技术研究中心
出处
《控制工程》
CSCD
2007年第3期270-273,共4页
基金
国家973计划资助项目(2002CB312200)
国家自然科学基金资助项目(60004010
+1 种基金
60274045
60443009)
文摘
分析了整经轴数预测在实际色织生产过程调度中所起的重要作用。由于与整经轴数相关的工艺属性较多且关系复杂,一般的神经网络法难以确定工艺属性与整经轴数之间关系或应用效果不佳,同时神经网络是一个“黑箱”,从中无法对影响整经轴数的因素进行分析,因此提出了基于ANFIS的整经轴数智能预测方法。在该方法中,采用ANFIS作为整经轴数的预测技术,并针对ANFIS输入变量维数较大的问题,提出了一种基于模糊C均值聚类算法的ANFIS结构辨识方法。将该预测方法用于实际的色织生产过程调度的整经轴数预测中,实验结果表明该预测方法是有效的。
关键词
预测
ANFIS
结构辨识
整经轴数
模糊C均值聚类
Keywords
prediction
ANFIS
structure identification
trim
-
beam
number
FCM
分类号
TP27 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SVM特征选择的整经轴数预测算法
孙跃鹏
刘民
郝井华
吴澄
《北京邮电大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
3
下载PDF
职称材料
2
面向色织生产过程的整经轴数智能预测算法
孙跃鹏
刘民
吴澄
《控制工程》
CSCD
2005
6
下载PDF
职称材料
3
色织生产调度中基于ANFIS的整经轴数智能预测
董明宇
刘民
吴澄
《控制工程》
CSCD
2007
3
下载PDF
职称材料
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