云南高校图书馆联盟文献共享服务平台- 北京市科技新星计划(Z131104000413007)

北京市科技新星计划(Z131104000413007): 作品数：20被引量：199H指数：9; 导出分析报告; 相关作者：韩红桂乔俊飞郭民安茹柴伟更多>>; 相关机构：北京工业大学教育部北京林业大学北京农业职业学院更多>>; 相关期刊：《智能系统学报》《控制与决策》《计算机与应用化学》《化工学报》更多>>; 相关主题：软测量出水氨氮RBF神经网络神经网络更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术环境科学与工程化学工程轻工技术与工程更多>>

改进K-means算法优化RBF神经网络的出水氨氮预测被引量：16: 《控制工程》2018年第3期375-379,共5页乔俊飞孙玉庆韩红桂; 国家自然科学基金(61203099,61225016);北京市科技计划课题(Z141100001414005,Z141101004414058);中国博士后科学基金资助项目(2014M550017,XJ2013018);北京市科技新星计划(Z131104000413007);教育部博士点基金项目(20121103120020,20131103110016);北京市教委项目(km201410005001,KZ201410005002);北京市朝阳区博士后资助项目(2014ZZ-05);北京市朝阳区协同创新项目(ZH14000177); 为提高污水处理过程中出水氨氮的预测精度，并针对RBF神经网络参数难以确定的问题，提出一种改进K-means算法优化RBF神经网络的氨氮预测算法。首先，计算每个样本点的密度值，以其大小是否满足一个阈值为条件，判定该点是否为孤立点或...; 关键词：氨氮预测 RBF神经网络 K-MEANS算法密度指标

基于T-S模糊神经网络的PM2.5预测研究被引量：8: 《控制工程》2018年第3期391-395,共5页乔俊飞蔡杰韩红桂; 国家自然科学基金(61203099,61225016);北京市科技计划课题(Z141100001414005,Z141101004414058);中国博士后科学基金资助项目(2014M550017,XJ2013018);北京市科技新星计划(Z131104000413007);教育部博士点基金项目(20121103120020,20131103110016);北京市教委项目(km201410005001,KZ201410005002);北京市朝阳区博士后资助项目(2014ZZ-05);北京市朝阳区协同创新项目(ZH14000177); 针对大气中PM2.5浓度难以预测的问题，提出了基于T-S模糊神经网络的PM2.5预测方法。首先，利用实测数据，基于偏最小二乘选取与PM2．5相关的辅助变量。其次，利用T-S模糊神经网络建立相关变量与PM2.5浓度之间的软测量模型，并利用历史...; 关键词：PM2.5预测偏最小二乘辅助变量 T-S模糊神经网络模型

基于FNN的污水处理过程数据丢包补偿方法研究被引量：5: 《控制工程》2017年第9期1891-1896,共6页郭民张晓敏韩红桂; 国家自然科学基金(61203099;61225016);北京市科技计划课题(Z141100001414005;Z141101004414058);中国博士后科学基金资助项目(2014M550017;XJ2013018);北京市科技新星计划(Z131104000413007);教育部博士点基金项目(20121103120020;20131103110016);北京市教委项目(km201410005001;KZ201410005002);北京市朝阳区协同创新项目(ZH14000177); 针对污水处理数据传输过程具有随机丢包的问题,提出一种基于模糊神经网络的数据丢包预测补偿方法。该方法利用模糊神经网络的自适应特点,结合缓冲区、事件-时间混合驱动以及时间标志信息,通过利用已知的数据包预测出当前丢失的数据包,...; 关键词：模糊神经网络污水处理过程随机丢包预测补偿

宠物家具设计探析被引量：18: 《家具与室内装饰》2017年第8期28-31,共4页邹亚洁张帆车哲万; 北京市科技新星计划(Z131104000413007); 随着中国社会的高速发展,生活压力的加大使得人们的生活习惯发生了很多的改变,饲养宠物成为很多现代人寄托情感的选择。本文通过对中国宠物市场现状及现有宠物家具问题的分析,定义了宠物家具,并通过对宠物的共性特征和饲养者的心理特征...; 关键词：宠物家具设计原则设计方向

基于递归RBF神经网络的出水氨氮预测研究被引量：13: 《计算机与应用化学》2017年第2期145-151,共7页乔俊飞马士杰许进超; 国家自然科学基金(61533002;61225016);中国博士后科学基金资助项目(2014M550017);北京市科技新星计划(Z131104000413007);教育部博士点基金项目(20121103120020;20131103110016);北京市教委项目(km201410005001;KZ201410005002);北京市朝阳区博士后资助项目(2014ZZ-05);北京市朝阳区协同创新项目(ZH14000177); 针对污水处理过程出水氨氮难以在线测量的问题,文中提出了一种基于递归RBF神经网络的软测量方法来预测氨氮。首先,提取与出水氨氮相关的主元变量,剔除主元变量的异常数据。其次,利用递归RBF神经网络建立主元变量与出水氨氮的蕴含关系,...; 关键词：氨氮预测软测量递归RBF神经网络

基于模糊神经网络的出水总磷和氨氮软测量方法研究被引量：10: 《计算机与应用化学》2017年第1期79-84,共6页郭民祝曙光韩红桂; 国家自然科学基金资助项目(61533002;61225016);中国博士后科学基金资助项目(2014M550017);北京市科技新星计划(Z131104000413007);教育部博士点基金项目(20121103120020;20131103110016);北京市教委项目(KM201410005001;KZ201410005002);北京市朝阳区博士后资助项目(2014ZZ-05);北京市朝阳区协同创新项目(ZH14000177); 针对污水处理运行过程的重要指标出水总磷(Total Phosphorous,TP)和出水氨氮(Ammonia Nitrogen,NH4-N)难以实时测量的问题,文中提出了一种基于模糊神经网络的多变量软测量方法。首先,利用主元分析法对污水处理过程运行数据进行分析,获...; 关键词：出水总磷出水氨氮软测量模糊神经网络

基于递归聚类与相似性的模糊神经网络结构设计被引量：1: 《北京工业大学学报》2017年第2期210-216,共7页李微乔俊飞; 国家自然科学基金资助项目(61533002);国家杰出青年科学基金资助项目(61225016);北京市科技新星计划(Z131104000413007); 针对模糊神经网络结构设计问题,提出一种基于递归聚类与相似性的结构设计方法.首先,提出以输出变化强度为导向、以结构细分为手段的递归聚类方法对网络初始结构进行设计.其次,通过计算模糊规则的相似性,将高度相似的规则进行合并,在保...; 关键词：模糊神经网络结构设计递归聚类相似性

基于改进NSGA2算法的给水管网多目标优化设计被引量：23: 《控制工程》2016年第12期1861-1866,共6页乔俊飞魏静韩红桂; 国家自然科学基金(61203099;61225016);北京市科技计划课题(Z141100001414005;Z141101004414058);中国博士后科学基金资助项目(2014M550017;XJ2013018);北京市科技新星计划(Z131104000413007);教育部博士点基金项目(20121103120020;20131103110016);北京市教委项目(km201410005001;KZ201410005002);北京市朝阳区博士后资助项目(2014ZZ-05);北京市朝阳区协同创新项目(ZH14000177); 针对非支配排序遗传算法(NSGA2)在求解管网多目标优化问题时容易陷入局部最优,最终导致难以求得分布均匀的Pareto最优解,提出了一种改进的INSGA2算法。该改进的算法引进了差分变异算子,抽取其中的差分向量与NSGA2算法结合以避免算法陷...; 关键词：局部搜索均匀分布差分变异多目标优化给水管网系统可靠性

基于自组织随机权神经网络的BOD软测量被引量：6: 《北京工业大学学报》2016年第10期1451-1460,共10页乔俊飞鞠岩韩红桂; 国家自然科学基金资助项目(61533002);中国博士后科学基金资助项目(2015M570911);北京市科技新星计划项目(Z131104000413007); 针对污水处理复杂系统中关键水质参数生化需氧量(biochemical oxygen demand,BOD)难以准确实时预测的问题,在分析污水处理过程相关影响因素的基础上,提出一种基于敏感度分析法的自组织随机权神经网络(selforganizing neural network wit...; 关键词：随机权神经网络自组织敏感度分析软测量生化需氧量(BOD)

基于RBF神经网络的出水氨氮预测研究被引量：26: 《控制工程》2016年第9期1301-1305,共5页乔俊飞安茹韩红桂; 国家自然科学基金(61203099,61225016);北京市科技计划课题(Z141100001414005,Z141101004414058);中国博士后科学基金资助项目(2014M550017,XJ2013018);北京市科技新星计划(Z131104000413007);北京市朝阳区博士后资助项目(2014ZZ-05);北京市朝阳区协同创新项目(ZH14000177); 针对污水处理中关键水质参数氨氮(NH4+-N)难以在线实时准确检测且实验室取样检测时间长,精度低等问题,提出了基于RBF神经网络的出水氨氮软测量模型研究。首先,选择出对出水氨氮影响较大的辅助变量去预测氨氮的变化,然后,利用梯度下降算...; 关键词：径向基函数网络梯度下降算法氨氮预测软测量

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