韩敏

作品数：209被引量：1397H指数：19
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发文主题：神经网络回声状态网络转炉炼钢混沌时间序列湿地更多>>
发文领域：自动化与计算机技术理学天文地球冶金工程更多>>
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时–空特征驱动的多轮次重构图卷积网络故障诊断方法
《控制理论与应用》2025年第1期149-157,共9页王庆昕 张先杰 张海峰 钟凯 陈宏田 韩敏 
国家自然科学基金项目(61973001);安徽省自然科学基金项目(2208085QF205);安徽省高等学校自然科学基金项目(2022AH050097)资助.
近年来,图神经网络被广泛应用于处理具有非欧结构的工业过程数据.然而由于设备运行的过程数据常常受到噪声和冗余信息的干扰,如果直接使用原始信号会导致构建的图模型不够精细和准确,从而影响后续的模型诊断性能.针对这一问题,本文提出...
关键词：故障诊断 时空特征 多轮次图重构 图卷积网络 
基于核递归最大总广义相关熵的时间序列预测
《控制理论与应用》2024年第10期1944-1950,共7页韩敏 夏慧娟 
国家自然科学基金项目(62173063)资助.
针对核自适应滤波器(KAF)在非高斯和脉冲噪声环境下预测性能下降问题,本文提出了一种新颖的鲁棒算法,称为核递归最大总广义相关熵(KRMTGC)算法.首先,简要介绍系统模型和最大总相关熵(MTC)准则;其次,在核空间采用灵活的总广义相关熵准则...
关键词：核自适应滤波器 总广义相关熵 矢量量化 时间序列 预测 
基于核共轭梯度演化模糊系统的混沌时间序列在线预测
《控制与决策》2024年第9期3099-3107,共9页胡磊 韩敏 
国家自然科学基金项目(62173063)。
为了增强演化模糊系统在混沌时间序列中的在线预测性能,提出一种基于核共轭梯度的演化模糊系统模型.该模型通过基于结构演化的前件部分,挖掘并捕获隐藏在时间序列中的模糊规则.同时,基于参数更新的后件部分有机结合稀疏学习策略和核共...
关键词：混沌时间序列 在线预测 演化模糊系统 模糊规则 稀疏学习策略 核共轭梯度 
基于层次化可塑性回声状态网络的混沌时间序列预测被引量：2
《控制与决策》2023年第1期133-142,共10页那晓栋 王嘉宁 刘墨燃 任伟杰 韩敏 
国家自然科学基金项目(62173063);中央高校基本科研业务费专项资金项目(DUT20LAB114)。
为了提高回声状态网络对于混沌时间序列特征提取与预测的能力,提出一种层次化可塑性回声状态网络模型.该模型将多个储备池顺序连接,通过逐层特征变换的方式增强对非线性多尺度动态特征的提取能力.同时,引入神经科学中的内在可塑性机制...
关键词：混沌时间序列预测 回声状态网络 层次化策略 神经内在可塑性 预训练 神经网络 
基于优化的多核局部费舍尔判别分析的故障分类被引量：4
《信息与控制》2021年第5期582-590,601,共10页刘锋 钟凯 韩敏 
国家重点研发计划(2016YFC0400903);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(DUT20LAB114,DUT2018TB06)。
在实际工业过程中,故障数据通常具有较强的非线性特征,并且非线性特征的种类也较为多样.现有的基于核策略的过程监测方法中,通常只使用一种核函数进行故障的非线性特征提取,很难对非线性特征进行较为全面地刻画,因此单种核函数的过程监...
关键词：故障分类 局部费舍尔判别分析 多核函数 粒子群优化 
基于HSIC-GL的多元时间序列非线性Granger因果关系分析被引量：3
《信息与控制》2021年第3期356-365,共10页李柏松 任伟杰 韩敏 
国家自然科学基金资助项目(61773087);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(DUT20LAB114,DUT2018TB06)。
因果分析是数据挖掘领域重要的研究课题之一.由于传统的Granger因果模型难以准确识别多变量系统的非线性因果关系,本文提出一种基于Hilbert-Schmidt独立性准则(Hilbert-Schmidt independence criterion,HSIC)的组Lasso模型的Granger因...
关键词：多元时间序列 GRANGER因果 Hilbert-Schmidt独立性 准则 组Lasso 
基于集成局部费舍尔判别分析的故障分类被引量：3
《控制理论与应用》2021年第4期489-495,共7页钟凯 徐明星 韩敏 
中央高校基本科研业务费项目(DUT20LAB114)资助.
实际工业过程数据的局部特性一般都较为复杂,不利于样本特征的提取和故障分类精度的提高.针对此问题,本文提出一种集成的局部费舍尔判别分析(ILFDA)模型,可以同时从变量和样本两个维度挖掘数据的局部结构特征,提高故障分类的性能并降低...
关键词：故障分类 局部费舍尔判别分析 分类结果集成 数据局部结构特征 
多元时间序列因果关系分析研究综述被引量：23
《自动化学报》2021年第1期64-78,共15页任伟杰 韩敏 
国家自然科学基金(61773087);中央高校基本科研业务费(DUT18 RC(6)005)资助。
多元时间序列的因果关系分析是数据挖掘领域的研究热点.时间序列数据包含着与时间动态有关的、未知的、有价值的信息,因此若能挖掘出这些知识进而对时间序列未来趋势进行预测或干预,具有重要的现实意义.为此,本文综述了多元时间序列因...
关键词：多元时间序列 GRANGER 因果分析 转移熵 状态空间 
论如何全方位建设研究生思政德育内容
《科教文汇》2020年第3期30-32,共3页吕智愚 韩敏 
2017年大连理工大学研究生教学改革与研究基金“电类专业研究生课堂德育建设”（项目编号：Jg2017003）;大连理工大学研究生课程思政教育示范课“线性系统理论与设计的研究内容”
高校思政及德育教育受到了广泛关注并取得了很大进展。然而,研究生的思政及德育建设大部分仍然停留在依靠专门开设传统思政课程、使用考试或大论文的形式强制学生死记硬背相关内容,这导致研究生普遍对思政课的不重视以及反感。针对此问...
关键词：研究生 思政建设 德育建设 
基于多样性检测的双子群多目标粒子群算法被引量：5
《控制与决策》2017年第12期2268-2272,共5页韩敏 张丽君 
国家自然科学基金项目(61374154)
为了平衡多目标粒子群算法的多样性和收敛性,提出一种基于多样性检测的多子群多目标粒子群算法.首先,将多样性检测方法引入到多目标粒子群算法中,并结合多目标粒子群算法的特点进行改进.然后,将种群分为两个不同分工的子群,一个子群保...
关键词：多样性 子群 自适应 多目标优化 粒子群优化 
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