国家自然科学基金(61034008)

作品数：37被引量：350H指数：9
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相关作者：乔俊飞韩红桂薄迎春苑明哲王宏更多>>
相关机构：北京工业大学中国科学院沈阳中科博微自动化技术有限公司沈阳化工大学更多>>
相关期刊：《计算机仿真》《组合机床与自动化加工技术》《控制理论与应用》《上海交通大学学报》更多>>
相关主题：污水处理溶解氧给水管网回声状态网络污水处理过程更多>>
相关领域：自动化与计算机技术机械工程化学工程环境科学与工程更多>>
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基于Kinect视觉功能的机器人控制方法被引量：7
《北京工业大学学报》2016年第4期487-491,共5页阮晓钢 田重阳 李望博 
国家自然科技基金重点资助项目(61034008);北京市自然科学基金项目(4122006)
介绍了一种基于Kinect装置的机器人控制方法,该方法涉及机器人控制领域,并且具体应用于两轮自平衡机器人运动控制和人机交互系统.该方法针对两轮自平衡机器人的运动控制系统利用Kinect与DTW手势识别算法对其进行控制.实验结果表明:该方...
关键词：机器人控制 KINECT 手势识别 人机交互 
参数自适应粒子群算法的给水管网优化研究被引量：1
《智能系统学报》2015年第5期722-728,共7页王超 乔俊飞 
国家自然科学基金重点资助项目(61034008);国家自然科学基金杰出青年资助项目(61225016);北京市自然科学基金资助项目(4122006)
针对粒子群算法在解决给水管网优化问题时存在容易陷入局部最优的缺点,通过分析粒子的运动轨迹和相似程度,提出一种参数自适应粒子群算法。该算法利用种群粒子与期望粒子之间相似度的大小,动态调整算法参数,平衡算法全局和局部搜索能力...
关键词：给水管网系统 粒子轨迹 相似度 参数调整 自适应粒子群 
一种具有局部搜索的自适应粒子群算法被引量：9
《信息与控制》2015年第4期385-392,共8页乔俊飞 王超 魏静 
国家自然科学基金重点资助项目(61034008);国家自然科学基金杰出青年基金资助项目(61225016);北京市自然科学基金资助项目(4122006)
针对粒子群优化(PSO)算法在解决高维非线性优化类问题时存在易陷入局部最小难以寻求最优解的问题,提出了一种具有局部搜索的参数自适应调整的粒子群算法.其核心思想是利用种群分布信息动态调整算法参数;加入混沌变异机制,增加种群多样性...
关键词：粒子群优化(PSO)算法 参数调整 局部搜索 给水管网 
基于稳定Hammerstein模型的在线软测量建模方法及应用被引量：6
《化工学报》2015年第4期1380-1387,共8页丛秋梅 苑明哲 王宏 
国家自然科学基金项目(61034008);中国博士后科学基金项目(2013M530953);中国科学院网络化控制系统重点实验室自主课题(WLHKZ2014005)~~
针对复杂工业过程中由于存在未建模动态和不确定干扰,导致关键变量的软测量精度下降的问题,提出了一种基于稳定Hammerstein模型(H模型)的在线软测量建模方法。H模型的非线性增益采用带有时变稳定学习算法的小波神经网络模型,线性系统部...
关键词：HAMMERSTEIN模型 在线建模 软测量 预测 稳定学习 污水处理过程 稳定性 
DBN网络的深度确定方法被引量：53
《控制与决策》2015年第2期256-260,共5页潘广源 柴伟 乔俊飞 
国家杰出青年科学基金项目(61225016);国家自然科学基金重点项目(61034008);北京市自然科学基金青年基金项目(4144067)
针对DBN网络隐含层层数难以选择的问题,首先从数学生物学角度分析了随机初始化的梯度下降法导致网络训练失败的原因,并进行验证,证明了RBM重构误差与网络能量的正相关定理;然后根据隐含层和误差的关系,提出一种基于重构误差的网络深度...
关键词：深度信念网络 网络深度 无监督学习 数字识别 
生物柴油酯交换过程优化控制仿真平台的设计
《计算机仿真》2014年第10期317-320,共4页史洪岩 苑明哲 王天然 
国家自然科学基金(61034008);中科院重点项目(KGZD-EW-302);辽宁省教育厅科学研究项目(L2012145)
生物柴油酯交换过程具有非线性、时变性和多变量耦合等复杂特性,采用常规控制方法很难获得较好的控制效果,为检验先进优化控制算法在实际生产过程中的应用效果,开发设计了生物柴油酯交换过程优化控制仿真平台。平台采用模块化设计,通过M...
关键词：生物柴油 酯交换过程 优化控制 仿真平台 
基于EMD和选择性集成学习算法的磨机负荷参数软测量被引量：42
《自动化学报》2014年第9期1853-1866,共14页汤健 柴天佑 丛秋梅 苑明哲 赵立杰 刘卓 余文 
国家自然科学基金(61034008,61004051,61203102,61020106003,61134006);111计划(B08015);国家支撑计划(2012-BAF19G00);中国博士后科学基金(2013M532118,2013M530953,2013M541820)资助~~
针对磨机筒体振动和振声信号组成复杂难以解释、蕴含信息存在冗余性和互补性、与磨机负荷参数映射关系难以描述等问题,提出了基于经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)技术和选择性集成学习算法分析筒体振动与振声信号组成,...
关键词：经验模态分解 选择性集成建模 磨机负荷参数 选择性信息融合 频谱特征 
基于性能协调的溶解氧复合控制方法被引量：4
《北京工业大学学报》2014年第9期1302-1307,共6页张伟 乔俊飞 韩红桂 
国家自然科学基金资助项目(61034008);北京市自然科学基金资助项目(4122006)
针对常规比例积分微分(proportion-integral-derivative,PID)控制存在精度不高,在线自适应差的缺点,提出了一种在线PID-TS模糊神经网络复合控制方法.该方法利用TS模糊神经网络的自学习能力提高溶解氧的控制精度,并通过构造的性能协调因...
关键词：溶解氧 复合控制 TS模糊神经网络 性能协调 
跨越-侧抑制神经网络分析及其应用被引量：1
《上海交通大学学报》2014年第7期965-970,共6页杨刚 乔俊飞 
国家自然科学基金重点项目资助(61034008)
针对神经网络的结构设计,根据仿生学原理提出一种跨越-侧抑制神经网络(S-LINN).该多层网络结构引入了层内中间抑制神经元的侧向连接以及神经元在多个层内进行的信息传递.通过分析网络的逼近能力证明网络的学习能力,设计基于误差反向传...
关键词：仿生学 侧抑制 神经网络 通用逼近 
基于 ESN 的污水处理多变量自适应预测控制被引量：2
《信息与控制》2014年第3期368-373,380,共7页乔俊飞 王莉莉 韩红桂 
国家自然科学基金资助项目(61034008,61203099,61225016);北京市自然科学基金资助项目(4122006);教育部博士点新教师基金资助项目(20121103120020)
针对污水处理过程高度非线性、大滞后等特征,提出了一种基于回声状态网络(echo state network,ESN)模型的多变量自适应预测控制系统.首先,利用ESN建立污水处理过程的智能预测模型,该模型能够预测污水处理的输出;其次,设计污水处理过程的...
关键词：污水处理过程 ESN(echo state network)辨识器 ESN预测模型 多变量预测控制 
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