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基于多信息融合的双进双出磨煤机料位检测
被引量:
1
1
作者
崔宝侠
曲星宇
+2 位作者
段勇
颜世康
曹侠
《沈阳工业大学学报》
EI
CAS
2010年第2期182-186,共5页
针对双进双出磨煤机料位检测难题,提出了一种基于多信息数据融合的双进双出磨煤机料位检测方法.该方法将粗糙集(RST)和径向基(RBF)神经网络相结合,利用粗糙集数据简约和规则抽取特性,有效地去除大量冗余数据.利用RBF神经网络函数逼近能...
针对双进双出磨煤机料位检测难题,提出了一种基于多信息数据融合的双进双出磨煤机料位检测方法.该方法将粗糙集(RST)和径向基(RBF)神经网络相结合,利用粗糙集数据简约和规则抽取特性,有效地去除大量冗余数据.利用RBF神经网络函数逼近能力更强和收敛速度更快等优点,引入带遗忘因子的梯度下降算法来整定RBF神经网络参数,简化了神经网络结构,提高了神经网络的学习效率,同时拥有自学习和容错能力,从而有效地保证了数据融合的快速收敛性和稳定性.实验结果表明,在料位检测过程中,将两种智能算法相结合所构成的融合系统,能使双进双出磨煤机准确地完成复杂环境的料位检测任务.
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关键词
双进双出磨煤机
料位检测
运行参数分析
粗糙集
径向基神经网络
多信息数据融合
遗忘因子
梯度下降算法
下载PDF
职称材料
基于Type-2 FNN数据融合的双进双出磨煤机料位检测
被引量:
4
2
作者
曲星宇
崔宝侠
+1 位作者
段勇
徐冰
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2011年第8期1259-1263,共5页
针对双进双出磨煤机料位准确检测的难题,提出一种基于二型模糊神经网络(Type-2 FNN)数据融合的双进双出磨煤机料位检测方法.首先将多传感器采集的变量参数数据按照二型模糊规则进行模糊化处理;然后构造神经网络进行数据融合,所得融合结...
针对双进双出磨煤机料位准确检测的难题,提出一种基于二型模糊神经网络(Type-2 FNN)数据融合的双进双出磨煤机料位检测方法.首先将多传感器采集的变量参数数据按照二型模糊规则进行模糊化处理;然后构造神经网络进行数据融合,所得融合结果即为检测的料位值.该方法具有较好的自组织、自学习、并行分别处理能力,保证了检测结果具有较高的准确性.仿真实验表明,该方法可有效弥补单一测量方法的不足,实现料位更为准确的测量.
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关键词
多信息数据融合
料位准确检测
二型模糊系统
神经网络
双进双出磨煤机
原文传递
题名
基于多信息融合的双进双出磨煤机料位检测
被引量:
1
1
作者
崔宝侠
曲星宇
段勇
颜世康
曹侠
机构
沈阳工业大学信息科学与工程学院
北方重工集团有限公司
出处
《沈阳工业大学学报》
EI
CAS
2010年第2期182-186,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60672078)
辽宁省教育厅基金资助项目(2006T102)
沈阳工业大学博士启动基金资助项目(521102302)
文摘
针对双进双出磨煤机料位检测难题,提出了一种基于多信息数据融合的双进双出磨煤机料位检测方法.该方法将粗糙集(RST)和径向基(RBF)神经网络相结合,利用粗糙集数据简约和规则抽取特性,有效地去除大量冗余数据.利用RBF神经网络函数逼近能力更强和收敛速度更快等优点,引入带遗忘因子的梯度下降算法来整定RBF神经网络参数,简化了神经网络结构,提高了神经网络的学习效率,同时拥有自学习和容错能力,从而有效地保证了数据融合的快速收敛性和稳定性.实验结果表明,在料位检测过程中,将两种智能算法相结合所构成的融合系统,能使双进双出磨煤机准确地完成复杂环境的料位检测任务.
关键词
双进双出磨煤机
料位检测
运行参数分析
粗糙集
径向基神经网络
多信息数据融合
遗忘因子
梯度下降算法
Keywords
BBD ball mill
material level measurement
operating parameters analysis
rough set
RBF neural network
multi-information data fusion
forgetting factor
gradient descent algorithm
分类号
TP273.4 [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
基于Type-2 FNN数据融合的双进双出磨煤机料位检测
被引量:
4
2
作者
曲星宇
崔宝侠
段勇
徐冰
机构
北方重工集团有限公司电控液压设备分公司
沈阳工业大学信息科学与工程学院
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2011年第8期1259-1263,共5页
基金
国家自然科学基金项目(60905054)
辽宁省教育厅科研基金项目(2006T102)
沈阳工业大学博士启动基金项目(521102302)
文摘
针对双进双出磨煤机料位准确检测的难题,提出一种基于二型模糊神经网络(Type-2 FNN)数据融合的双进双出磨煤机料位检测方法.首先将多传感器采集的变量参数数据按照二型模糊规则进行模糊化处理;然后构造神经网络进行数据融合,所得融合结果即为检测的料位值.该方法具有较好的自组织、自学习、并行分别处理能力,保证了检测结果具有较高的准确性.仿真实验表明,该方法可有效弥补单一测量方法的不足,实现料位更为准确的测量.
关键词
多信息数据融合
料位准确检测
二型模糊系统
神经网络
双进双出磨煤机
Keywords
multi-information data fusion
material accurate measure
type-2 fuzzy sets
neural network
BBD ball mill
分类号
TP273.4 [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
基于多信息融合的双进双出磨煤机料位检测
崔宝侠
曲星宇
段勇
颜世康
曹侠
《沈阳工业大学学报》
EI
CAS
2010
1
下载PDF
职称材料
2
基于Type-2 FNN数据融合的双进双出磨煤机料位检测
曲星宇
崔宝侠
段勇
徐冰
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2011
4
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