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基于特征融合和ILSTSVM的铝电解过热度识别
1
作者
刘斌
韦业辉
+1 位作者
徐辰华
熊建斌
《广西大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2022年第4期998-1007,共10页
为提高过热度识别的准确性和降低成本,提出了一种融合火眼图像深层特征和浅层特征的过热度识别方法。首先,提出CNN-CGWO-ILSTSVM的过热度识别模型,利用卷积神经网络(CNN)对火眼图像进行深层特征提取,利用改进的最小二乘孪生支持向量机(I...
为提高过热度识别的准确性和降低成本,提出了一种融合火眼图像深层特征和浅层特征的过热度识别方法。首先,提出CNN-CGWO-ILSTSVM的过热度识别模型,利用卷积神经网络(CNN)对火眼图像进行深层特征提取,利用改进的最小二乘孪生支持向量机(ILSTSVM)作为分类器提高算法的泛化能力和运算效率。然后,针对ILSTSVM参数选择困难,采用混沌灰狼优化算法(CGWO)对ILSTSVM进行参数寻优,从而提高分类器的精度和泛化能力。最后,采用实际生产数据对方法进行验证。实验结果表明,提出的CNN-CGWO-ILSTSVM模型提高了火眼图像识别的泛化能力和鲁棒性,该方法识别的准确率为93.74%,对比目前的过热度识别方法,显示出更好的优越性。
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关键词
过热度识别
深层特征
特征融合
孪生支持向量机
参数优化
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职称材料
基于残差卷积自注意力神经网络的铝电解过热度识别方法
被引量:
1
2
作者
林清扬
陈晓方
谢永芳
《东北大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期8-17,共10页
过热度是反映铝电解槽当前生产效率的重要指标,由于过热度难以在线实时测量,本文提出一种基于残差卷积自注意力神经网络的过热度识别方法.针对铝电解生产过程数据为时间序列数据且具有多源异构特性,设计异构数据的同构表示方法.在此基...
过热度是反映铝电解槽当前生产效率的重要指标,由于过热度难以在线实时测量,本文提出一种基于残差卷积自注意力神经网络的过热度识别方法.针对铝电解生产过程数据为时间序列数据且具有多源异构特性,设计异构数据的同构表示方法.在此基础上建立残差卷积自注意力神经网络模型以提取同构时间序列数据的全局与局部特征.针对过热度数据标签少且类别分布不均匀问题,采用基于自动编码器的无监督预训练方法与加权交叉熵损失函数以提高过热度识别任务的性能.在基准数据集上进行仿真对比实验以验证本文所提方法的有效性,然后在只包含少量不平衡标签的铝电解过热度数据集上进行实验验证,结果表明本文构建的过热度识别模型相较与其他现有模型不仅提高了过热度识别准确率,而且在训练样本较少时保证了模型的泛化能力.
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关键词
过热度识别
多源异构
残差卷积自注意力机制
无监督预训练
铝电解过程
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职称材料
题名
基于特征融合和ILSTSVM的铝电解过热度识别
1
作者
刘斌
韦业辉
徐辰华
熊建斌
机构
广西大学电气工程学院
广东技术师范大学自动化学院
出处
《广西大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2022年第4期998-1007,共10页
基金
国家自然科学基金项目(62073090)
广西重点研发项目(2018AB67003)
校级科研项目人才专项(2021SDKYA118)。
文摘
为提高过热度识别的准确性和降低成本,提出了一种融合火眼图像深层特征和浅层特征的过热度识别方法。首先,提出CNN-CGWO-ILSTSVM的过热度识别模型,利用卷积神经网络(CNN)对火眼图像进行深层特征提取,利用改进的最小二乘孪生支持向量机(ILSTSVM)作为分类器提高算法的泛化能力和运算效率。然后,针对ILSTSVM参数选择困难,采用混沌灰狼优化算法(CGWO)对ILSTSVM进行参数寻优,从而提高分类器的精度和泛化能力。最后,采用实际生产数据对方法进行验证。实验结果表明,提出的CNN-CGWO-ILSTSVM模型提高了火眼图像识别的泛化能力和鲁棒性,该方法识别的准确率为93.74%,对比目前的过热度识别方法,显示出更好的优越性。
关键词
过热度识别
深层特征
特征融合
孪生支持向量机
参数优化
Keywords
superheat recognition
deep feature
feature fusion
twin support vector machine
parameter optimization
分类号
TP37 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
下载PDF
职称材料
题名
基于残差卷积自注意力神经网络的铝电解过热度识别方法
被引量:
1
2
作者
林清扬
陈晓方
谢永芳
机构
中南大学自动化学院
出处
《东北大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期8-17,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(62133016,61773405)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2020zzts577).
文摘
过热度是反映铝电解槽当前生产效率的重要指标,由于过热度难以在线实时测量,本文提出一种基于残差卷积自注意力神经网络的过热度识别方法.针对铝电解生产过程数据为时间序列数据且具有多源异构特性,设计异构数据的同构表示方法.在此基础上建立残差卷积自注意力神经网络模型以提取同构时间序列数据的全局与局部特征.针对过热度数据标签少且类别分布不均匀问题,采用基于自动编码器的无监督预训练方法与加权交叉熵损失函数以提高过热度识别任务的性能.在基准数据集上进行仿真对比实验以验证本文所提方法的有效性,然后在只包含少量不平衡标签的铝电解过热度数据集上进行实验验证,结果表明本文构建的过热度识别模型相较与其他现有模型不仅提高了过热度识别准确率,而且在训练样本较少时保证了模型的泛化能力.
关键词
过热度识别
多源异构
残差卷积自注意力机制
无监督预训练
铝电解过程
Keywords
superheat identification
multi-source heterogeneous
residual convolutional self-attention mechanism
unsupervised pre-training
aluminium electrolysis process
分类号
TP277 [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
基于特征融合和ILSTSVM的铝电解过热度识别
刘斌
韦业辉
徐辰华
熊建斌
《广西大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2022
0
下载PDF
职称材料
2
基于残差卷积自注意力神经网络的铝电解过热度识别方法
林清扬
陈晓方
谢永芳
《东北大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
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职称材料
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