基于replicator dynamics(RD)模型的构建思想,提出了SDN(supply and demand network with mul-tifunction and opening characteristics for enterprise)子网的进化博弈模型,进而构造出了合作博弈策略混沌演化的数学模型。在RD模型的局...基于replicator dynamics(RD)模型的构建思想,提出了SDN(supply and demand network with mul-tifunction and opening characteristics for enterprise)子网的进化博弈模型,进而构造出了合作博弈策略混沌演化的数学模型。在RD模型的局部稳定点分析基础上,利用该数学模型生成了合作博弈的混沌演化模拟图,通过博弈的混沌演化模拟,从混沌演化的角度深入探讨了ESS的动态形成过程,佐证了SDN子网的混沌演化规律,验证了不同博弈阶段的子网结构也同样经历混沌的演化过程。这有助于预测SDN及其子网中群体行为的变化趋势,同时对进化博弈理论的动态研究也有一定的参考价值。展开更多
针对生化过程软测量建模过程中样本数据可能包含的测量误差对模型性能的影响,提出一种自适应加权最小二乘支持向量机(Adaptive weighted least squares support vector machine,AWLS-SVM)回归的软测量建模方法。该方法基于最小二乘支持...针对生化过程软测量建模过程中样本数据可能包含的测量误差对模型性能的影响,提出一种自适应加权最小二乘支持向量机(Adaptive weighted least squares support vector machine,AWLS-SVM)回归的软测量建模方法。该方法基于最小二乘支持向量机模型,根据样本拟合误差,并结合改进的正态分布赋权规则,自适应地为每个建模样本分配不同的权值,以降低随机误差对模型性能的影响;同时采用混沌差分进化—模拟退火(Chaos differential evolution simulated annealing,CDE-SA)算法对模型参数进行优化选择,以提高模型的泛化能力。仿真实验表明,AWLS-SVM模型的预测精度及鲁棒性能优于最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine,LS-SVM)和加权最小二乘支持向量机(Weighted least squares support vector machine,WLS-SVM)。利用Pensim仿真平台的数据,将AWLS-SVM方法用于青霉素发酵过程软测量建模,获得了较好的效果。展开更多
文摘基于replicator dynamics(RD)模型的构建思想,提出了SDN(supply and demand network with mul-tifunction and opening characteristics for enterprise)子网的进化博弈模型,进而构造出了合作博弈策略混沌演化的数学模型。在RD模型的局部稳定点分析基础上,利用该数学模型生成了合作博弈的混沌演化模拟图,通过博弈的混沌演化模拟,从混沌演化的角度深入探讨了ESS的动态形成过程,佐证了SDN子网的混沌演化规律,验证了不同博弈阶段的子网结构也同样经历混沌的演化过程。这有助于预测SDN及其子网中群体行为的变化趋势,同时对进化博弈理论的动态研究也有一定的参考价值。
文摘针对生化过程软测量建模过程中样本数据可能包含的测量误差对模型性能的影响,提出一种自适应加权最小二乘支持向量机(Adaptive weighted least squares support vector machine,AWLS-SVM)回归的软测量建模方法。该方法基于最小二乘支持向量机模型,根据样本拟合误差,并结合改进的正态分布赋权规则,自适应地为每个建模样本分配不同的权值,以降低随机误差对模型性能的影响;同时采用混沌差分进化—模拟退火(Chaos differential evolution simulated annealing,CDE-SA)算法对模型参数进行优化选择,以提高模型的泛化能力。仿真实验表明,AWLS-SVM模型的预测精度及鲁棒性能优于最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine,LS-SVM)和加权最小二乘支持向量机(Weighted least squares support vector machine,WLS-SVM)。利用Pensim仿真平台的数据,将AWLS-SVM方法用于青霉素发酵过程软测量建模,获得了较好的效果。