成娟娟

作品数：4被引量：4H指数：2
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供职机构：兰州理工大学电气工程与信息工程学院更多>>
发文主题：基于支持向量机酒精发酵支持向量机发酵过程酒精更多>>
发文领域：自动化与计算机技术轻工技术与工程更多>>
发文期刊：《酿酒科技》《兰州理工大学学报》《兵工自动化》更多>>
所获基金：国家自然科学基金更多>>
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基于支持向量机的pH中和过程辨识
《兰州理工大学学报》2009年第2期84-87,共4页成娟娟 谭永红 高博 
国家自然科学基金(60572055)
针对pH中和过程具有强非线性、时变性的特点,提出一种基于支持向量机的pH中和过程模型辨识方法.该方法采用结构风险最小化准则,保证网络具有较强的推广特性,通过求解凸二次规划确保网络结构全局最优化自动生成.利用支持向量机建立辨识p...
关键词：PH 中和过程 支持向量机 模型 
基于支持向量机的酒精发酵过程pH值辨识被引量：2
《微计算机信息》2008年第28期313-314,298,共3页成娟娟 谭永红 
国家自然科学基金资助(60572055)项目名称:含有非平滑非线性的三明治动态系统辨识与预测
由于酒精发酵中pH过程的复杂性和强非线性,建立能够描述其动态和静态特性的准确的数学模型是比较困难的。支持向量机(SVM)是近年来发展起来的一种基于统计学习理论,采用结构风险最小化的新型学习机器。将支持向量机应用到酒精发酵生产过...
关键词：PH 酒精发酵 支持向量机 模型 
支持向量机在酒精发酵过程建模中的应用
《酿酒科技》2008年第2期55-57,共3页成娟娟 谭永红 吴宏栋 
国家自然科学基金资助项目(60572055)
支持向量机(SVM)是近年来发展起来的一种基于统计学习理论,采用结构风险最小化的新型学习机器。将支持向量机应用到酒精发酵生产过程建模中,仿真结果表明,支持向量机模型是有效的,SVM模型比BP网络模型有更好的预测能力。
关键词：酒精发酵 支持向量机 模型 仿真 
基于动态递归神经网络的玻璃窑炉温度双重控制被引量：2
《兵工自动化》2007年第5期67-69,共3页张岚清 党选举 成娟娟 
将双重控制策略应用到玻璃窑炉温度控制系统,实现油流量和油压的解耦控制。其主控制器采用动态递归神经网络逆控制器,应用反馈误差学习方法在线学习,并通过改进的L-M算法训练神经网络。副控制器采用常规PI控制器。主、副控制器共同作用...
关键词：窑炉温度控制系统 双重控制 动态递归神经网络 解耦控制 L-M(Levenberg-Marquardt)算法 
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