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基于多项式核的稀疏核学习单步预测控制算法及其应用
被引量:
1
1
作者
刘毅
王海清
李平
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第10期2541-2545,共5页
提出一种基于稀疏核学习辨识模型的单步预测控制(sparse kernel learningone-step-ahead predictive control,SKL-OPC)框架,并推导了该框架下采用多项式核的一种控制算法。该算法在求取最优控制律时可将调节变量从目标函数分离出来,并...
提出一种基于稀疏核学习辨识模型的单步预测控制(sparse kernel learningone-step-ahead predictive control,SKL-OPC)框架,并推导了该框架下采用多项式核的一种控制算法。该算法在求取最优控制律时可将调节变量从目标函数分离出来,并最终转化为求解一奇数次代数方程根的问题。因此无需复杂的非线性优化技术,且克服了基于二次多项式核辨识模型不准确造成控制算法失效的缺点。在一非线性连续搅拌反应釜的控制研究表明了该方法的有效性和优越性。
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关键词
非线性过程控制
稀疏核学习
多项式
核
函数
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职称材料
基于Boosting框架的非稀疏多核学习方法
被引量:
2
2
作者
胡庆辉
李志远
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016年第11期3219-3222,3227,共5页
针对传统的分类器集成的每次迭代通常是将单个最优个体分类器集成到强分类器中,而其他可能有辅助作用的个体分类器被简单抛弃的问题,提出了一种基于Boosting框架的非稀疏多核学习方法 MKL-Boost。利用分类器集成学习的思想,每次迭代时,...
针对传统的分类器集成的每次迭代通常是将单个最优个体分类器集成到强分类器中,而其他可能有辅助作用的个体分类器被简单抛弃的问题,提出了一种基于Boosting框架的非稀疏多核学习方法 MKL-Boost。利用分类器集成学习的思想,每次迭代时,首先从训练集中选取一个训练子集,然后利用正则化非稀疏多核学习方法训练最优个体分类器,求得的个体分类器考虑了M个基本核的最优非稀疏线性凸组合,通过对核组合系数施加LP范数约束,一些好的核得以保留,从而保留了更多的有用特征信息,差的核将会被去掉,保证了有选择性的核融合,再将基于核组合的最优个体分类器集成到强分类器中。提出的算法既具有Boosting集成学习的优点,同时具有正则化非稀疏多核学习的优点,实验表明,相对于其他Boosting算法,MKL-Boost可以在较少的迭代次数内获得较高的分类精度。
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关键词
集成
学习
非
稀疏
多
核
学习
弱分类器
基本
核
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职称材料
基于增量稀疏核极限学习机的柴油机故障在线诊断
被引量:
6
3
作者
刘敏
张英堂
+1 位作者
李志宁
范红波
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期217-224,共8页
为实现柴油机故障在线诊断,提出了基于增量稀疏核极限学习机(ISKELM)的快速在线诊断方法.针对核在线学习中的样本稀疏化与模型膨胀问题,提出了基于瞬时信息测量的稀疏核函数字典构造策略,根据最小化字典冗余和最大化字典元素自信息量的...
为实现柴油机故障在线诊断,提出了基于增量稀疏核极限学习机(ISKELM)的快速在线诊断方法.针对核在线学习中的样本稀疏化与模型膨胀问题,提出了基于瞬时信息测量的稀疏核函数字典构造策略,根据最小化字典冗余和最大化字典元素自信息量的原则实现样本前向稀疏与后向删减,在最佳阶数内对字典进行在线扩充与修剪,从而建立阶数有限且结构稀疏的诊断模型.针对模型核权重矩阵更新问题,提出了增样学习与改进减样学习算法对核权重矩阵进行在线递推求解,降低了计算复杂度,提高了模型在线更新速度.UCI标准数据与柴油机故障数据分类实验结果表明,与几类现有在线诊断算法相比,ISKELM在保证较高分类精度的同时,极大地提高了在线建模速度,更加快速准确地实现了柴油机故障在线诊断.
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关键词
增量
稀疏
核
极限
学习
机
样本
稀疏
瞬时信息测量
稀疏
核
函数字典
减样
学习
在线诊断
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职称材料
新的稀疏支持向量回归机算法及实验研究
被引量:
4
4
作者
陈晓峰
王士同
+1 位作者
曹苏群
马培勇
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第36期24-28,共5页
支持向量回归机是一种解决回归问题的重要方法,其预测速度与支持向量的稀疏性成正比。为了改进支持向量回归机的稀疏性,提出了一种直接稀疏支持向量回归算法DSKR(Direct Sparse Kernel Support Vector Regression),用于构造稀疏性支持...
支持向量回归机是一种解决回归问题的重要方法,其预测速度与支持向量的稀疏性成正比。为了改进支持向量回归机的稀疏性,提出了一种直接稀疏支持向量回归算法DSKR(Direct Sparse Kernel Support Vector Regression),用于构造稀疏性支持向量回归机。DSKR算法对ε-SVR(ε-Support Vector Regression)增加一个非凸约束,通过迭代优化的方式,得到稀疏性好的支持向量回归机。在人工数据集和真实世界数据集上研究DSKR算法的性能,实验结果表明,DSKR算法可以通过调控支持向量的数目,提高支持向量回归机的稀疏性,且具有较好的鲁棒性。
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关键词
支持向量回归机
核
方法
稀疏核学习
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职称材料
结合KICA的软测量建模方法及其在间歇过程的应用
5
作者
刘毅
金福江
高增梁
《石油化工自动化》
CAS
2012年第2期36-40,共5页
针对间歇过程的建模问题,提出一种结合核独立成分分析(KICA)和稀疏核学习的软测量建模方法。首先将KICA应用于建模样本集,在高维空间提取输入变量的信息,以降低过程变量的相关性,再用稀疏核学习建立软测量模型。以估计链激酶流加发酵过...
针对间歇过程的建模问题,提出一种结合核独立成分分析(KICA)和稀疏核学习的软测量建模方法。首先将KICA应用于建模样本集,在高维空间提取输入变量的信息,以降低过程变量的相关性,再用稀疏核学习建立软测量模型。以估计链激酶流加发酵过程的活性菌体质量分数和链激酶质量分数为例,将基于KICA信息提取的稀疏核学习方法用于间歇过程的软测量建模。仿真结果表明,KICA信息提取能力优于传统ICA或核主元分析等其他方法,所提出的建模方法预报精度更高。
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关键词
间歇过程
软测量建模
核
独立成分分析
支持向量回归
稀疏核学习
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职称材料
题名
基于多项式核的稀疏核学习单步预测控制算法及其应用
被引量:
1
1
作者
刘毅
王海清
李平
机构
工业控制技术国家重点实验室
出处
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第10期2541-2545,共5页
基金
国家自然科学基金项目(20576116)
国家科技支撑计划课题(2007BAF14B02)~~
文摘
提出一种基于稀疏核学习辨识模型的单步预测控制(sparse kernel learningone-step-ahead predictive control,SKL-OPC)框架,并推导了该框架下采用多项式核的一种控制算法。该算法在求取最优控制律时可将调节变量从目标函数分离出来,并最终转化为求解一奇数次代数方程根的问题。因此无需复杂的非线性优化技术,且克服了基于二次多项式核辨识模型不准确造成控制算法失效的缺点。在一非线性连续搅拌反应釜的控制研究表明了该方法的有效性和优越性。
关键词
非线性过程控制
稀疏核学习
多项式
核
函数
Keywords
nonlinear process control
sparse kernel learning
polynomial kernel function
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于Boosting框架的非稀疏多核学习方法
被引量:
2
2
作者
胡庆辉
李志远
机构
武汉大学软件工程国家重点实验室
桂林航天工业学院广西高校机器人与焊接技术重点实验室培育基地
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016年第11期3219-3222,3227,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(11301106)
广西自然科学基金资助项目(2014GXNSFAA1183105
+2 种基金
2016GXNSFAA380226)
广西高校科研项目(ZD2014147
YB2014431)
文摘
针对传统的分类器集成的每次迭代通常是将单个最优个体分类器集成到强分类器中,而其他可能有辅助作用的个体分类器被简单抛弃的问题,提出了一种基于Boosting框架的非稀疏多核学习方法 MKL-Boost。利用分类器集成学习的思想,每次迭代时,首先从训练集中选取一个训练子集,然后利用正则化非稀疏多核学习方法训练最优个体分类器,求得的个体分类器考虑了M个基本核的最优非稀疏线性凸组合,通过对核组合系数施加LP范数约束,一些好的核得以保留,从而保留了更多的有用特征信息,差的核将会被去掉,保证了有选择性的核融合,再将基于核组合的最优个体分类器集成到强分类器中。提出的算法既具有Boosting集成学习的优点,同时具有正则化非稀疏多核学习的优点,实验表明,相对于其他Boosting算法,MKL-Boost可以在较少的迭代次数内获得较高的分类精度。
关键词
集成
学习
非
稀疏
多
核
学习
弱分类器
基本
核
Keywords
ensemble learning
non-sparse multiple kernel learning
weak classifier
basic kernel
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
基于增量稀疏核极限学习机的柴油机故障在线诊断
被引量:
6
3
作者
刘敏
张英堂
李志宁
范红波
机构
陆军工程大学石家庄校区七系
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期217-224,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51305454)
文摘
为实现柴油机故障在线诊断,提出了基于增量稀疏核极限学习机(ISKELM)的快速在线诊断方法.针对核在线学习中的样本稀疏化与模型膨胀问题,提出了基于瞬时信息测量的稀疏核函数字典构造策略,根据最小化字典冗余和最大化字典元素自信息量的原则实现样本前向稀疏与后向删减,在最佳阶数内对字典进行在线扩充与修剪,从而建立阶数有限且结构稀疏的诊断模型.针对模型核权重矩阵更新问题,提出了增样学习与改进减样学习算法对核权重矩阵进行在线递推求解,降低了计算复杂度,提高了模型在线更新速度.UCI标准数据与柴油机故障数据分类实验结果表明,与几类现有在线诊断算法相比,ISKELM在保证较高分类精度的同时,极大地提高了在线建模速度,更加快速准确地实现了柴油机故障在线诊断.
关键词
增量
稀疏
核
极限
学习
机
样本
稀疏
瞬时信息测量
稀疏
核
函数字典
减样
学习
在线诊断
Keywords
incremental sparse kernel extreme learning machine(ISKELM)
sample sparseness
instantaneous information measurement
sparse kernel function dictionary
sample reduction learning algorithm
online diagnosis
分类号
TK428 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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职称材料
题名
新的稀疏支持向量回归机算法及实验研究
被引量:
4
4
作者
陈晓峰
王士同
曹苏群
马培勇
机构
江南大学信息学院
淮阴工学院机械系
中国科学技术大学工程科学学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第36期24-28,共5页
基金
国家自然科学基金(No.60773206/F020106,No.60704047/F030304
国家高技术研究发展计划(863)(No.2007AA1Z158No.2006AA10Z313)~~
文摘
支持向量回归机是一种解决回归问题的重要方法,其预测速度与支持向量的稀疏性成正比。为了改进支持向量回归机的稀疏性,提出了一种直接稀疏支持向量回归算法DSKR(Direct Sparse Kernel Support Vector Regression),用于构造稀疏性支持向量回归机。DSKR算法对ε-SVR(ε-Support Vector Regression)增加一个非凸约束,通过迭代优化的方式,得到稀疏性好的支持向量回归机。在人工数据集和真实世界数据集上研究DSKR算法的性能,实验结果表明,DSKR算法可以通过调控支持向量的数目,提高支持向量回归机的稀疏性,且具有较好的鲁棒性。
关键词
支持向量回归机
核
方法
稀疏核学习
Keywords
Support Vector Regression(SVR)
kemel method
sparse kernel learning
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
结合KICA的软测量建模方法及其在间歇过程的应用
5
作者
刘毅
金福江
高增梁
机构
特种装备制造与先进加工技术教育部/浙江省重点实验室浙江工业大学化工机械设计研究所
华侨大学信息科学与工程学院
出处
《石油化工自动化》
CAS
2012年第2期36-40,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61004136)
浙江省自然科学基金资助项目(Y4100457)
文摘
针对间歇过程的建模问题,提出一种结合核独立成分分析(KICA)和稀疏核学习的软测量建模方法。首先将KICA应用于建模样本集,在高维空间提取输入变量的信息,以降低过程变量的相关性,再用稀疏核学习建立软测量模型。以估计链激酶流加发酵过程的活性菌体质量分数和链激酶质量分数为例,将基于KICA信息提取的稀疏核学习方法用于间歇过程的软测量建模。仿真结果表明,KICA信息提取能力优于传统ICA或核主元分析等其他方法,所提出的建模方法预报精度更高。
关键词
间歇过程
软测量建模
核
独立成分分析
支持向量回归
稀疏核学习
Keywords
batch process
soft sensor modeling
KICA
support vector regression
SKL
分类号
TQ018 [化学工程]
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多项式核的稀疏核学习单步预测控制算法及其应用
刘毅
王海清
李平
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
1
下载PDF
职称材料
2
基于Boosting框架的非稀疏多核学习方法
胡庆辉
李志远
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016
2
下载PDF
职称材料
3
基于增量稀疏核极限学习机的柴油机故障在线诊断
刘敏
张英堂
李志宁
范红波
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
6
下载PDF
职称材料
4
新的稀疏支持向量回归机算法及实验研究
陈晓峰
王士同
曹苏群
马培勇
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008
4
下载PDF
职称材料
5
结合KICA的软测量建模方法及其在间歇过程的应用
刘毅
金福江
高增梁
《石油化工自动化》
CAS
2012
0
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职称材料
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