徐圆
- 作品数：118 被引量：204H指数：8
- 供职机构：北京化工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金北京市自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术化学工程理学环境科学与工程更多>>
- 一种基于核函数的模糊过程能力的减压塔在线监测方法
- 本发明提出了一种基于核函数的模糊过程能力的减压塔在线监测方法，该方法借助于模糊数学理论，对关键参数变量分别计算基于核函数的模糊过程能力，并利用层次分析融合算法获得减压塔的总体能力过程，进而有效的检测减压塔的工艺状态该方法...
- 耿志强彭成龙韩永明朱群雄徐圆
- 文献传递
- 基于集成学习方法的改进FDA流程工业故障诊断方法
- 本发明公开了一种基于集成学习方法的改进FDA流程工业故障诊断方法，对数据进行动态化处理后，数据间充分保留了工业流程的时序关联性以及更多有用信息，便于L2范数归一化的FDA方法进行特征提取。本发明提供的技术方案在集成学习方...
- 贺彦林赵阳朱群雄徐圆张洋
- 文献传递
- 基于改进PrefixSpan算法的报警泛滥序列数据模式提取方法
- 本发明公开了一种基于改进PrefixSpan算法的报警泛滥序列数据模式提取方法，不同于传统PrefixSpan算法，在进行投影数据库建立的时候引入时间信息，将前缀之前一段时间的序列也加入了每条后缀当中，构建拓展投影数据库...
- 朱群雄金成彦贺彦林徐圆张洋
- 基于特征提取ELM的PTA装置醋酸消耗的软测量方法
- 本发明公开了一种基于特征提取ELM的PTA装置醋酸消耗的软测量方法，首先获得训练样本数据，对所述训练样本数据进行预处理，根据ELM算法随机设置输入权值、阈值以及初始隐含层节点数，计算获得隐含层输出，对所述隐含层输出进行P...
- 贺彦林汪平江朱群雄徐圆张明卿
- 文献传递
- 基于改进HMM模型的3D景区地图匹配算法被引量：4
- 2019年
- 针对GPS误差和地图系统误差导致3D地图定位精度较低的问题,提出一种基于改进隐性马尔科夫模型的地图匹配算法。使用面积重叠法获取候选路段,引入距离、道路宽度和历史定位点计算观测概率,利用路网拓扑信息、游客行为特性、景点与道路的相关性计算转移概率,采用Viterbi算法得出最优匹配路段。在Unity3D平台上实现景区场景3D可视化,利用校园地图进行实验验证,结果表明,该算法匹配精度达到95.4%,在3D景区导航中具有良好的实用性和较高的准确性。
- 黄娟娟徐圆朱群雄
- 关键词：3D地图地图匹配VITERBI算法
- 高密度聚乙烯串级聚合反应过程故障预测方法
- 高密度聚乙烯串级聚合反应过程故障预测方法应用于HDPE生产技术领域，其特征在于，结合可拓理论，建立定量与定性分析相结合的过程多维基元模型，探索过程工艺参数、操作参数、设备参数等基元模型的发散性、相关性、蕴含性和可扩性，重...
- 徐圆朱群雄耿志强彭荻刘辛新陈彦京王艳清李芳史晟辉林晓勇
- 文献传递
- 基于Hankel滑动信息非线性矩阵分解补全方法研究
- 低秩近似算法旨在利用矩阵的凸核范数约束来解决由多采样率、传感器破坏等原因引起的数据病态问题。然而,现有的算法往往侧重于原始空间秩最小化约束的松弛,达到矩阵线性恢复的目的。鉴于工业数据动态、非线性的特性,本文提出了一种基于...
- 徐圆赵祯祯张洋贺彦林朱群雄张明卿
- 关键词：非线性矩阵分解
- 基于集成学习方法的改进FDA流程工业故障诊断方法
- 本发明公开了一种基于集成学习方法的改进FDA流程工业故障诊断方法，对数据进行动态化处理后，数据间充分保留了工业流程的时序关联性以及更多有用信息，便于L2范数归一化的FDA方法进行特征提取。本发明提供的技术方案在集成学习方...
- 贺彦林赵阳朱群雄徐圆张洋
- 基于自联想神经网络的数据滤波与应用被引量：4
- 2009年
- 石油化工过程系统及其现场数据复杂,基于数据驱动的任何研究、设计、运行工作首先都需要进行数据滤波。本文研究了用自联想神经网络对化工过程数据进行滤波的方法。自联想神经网络通过使输入节点的信息压缩在隐层节点上,从网络输入的高维参数空间中提取反映系统结构的最具代表性的低维子空间,同时有效地滤去了测量数据中的噪声和测量误差,再通过输出层实现数据的解压缩,将前面压缩的信息还原到各个参数值,从而实现各测量数据的重构。通过对测试函数的应用和误差比较验证了该方法可以达到比较理想的滤波效果,并采用该方法对某企业精对苯二甲酸(PTA)工业数据进行滤波后BP建模,该模型的预测效果要大大好于没有进行数据滤波建立的模型,从而进一步说明了用自联想神经网络对工业数据滤波不但是可行且有效的,同时也提高了模型预测的准确性。
- 才轶徐圆朱群雄
- 关键词：自联想神经网络BP算法噪声数据滤波
- 基于分位数回归CGAN的虚拟样本生成方法及其过程建模应用被引量：2
- 2021年
- 针对复杂工业过程因难以检测变量或因时间上和经济上成本因素导致的建模样本稀缺问题,提出了一种将分位数回归(quantile regression)嵌入到条件生成式对抗网络(conditional generative adversarial network,CGAN)的虚拟样本生成方法QRCGAN。首先,在标准CGAN“生成器-判别器”两元对弈结构中嵌入回归器,使模型不仅具备标签样本生成能力,同时也具备处理回归预测问题的能力。其次,以分位数回归神经网络实现回归器,连同判别器和生成器进行同步对抗训练。当模型到达Nash平衡时,在分位数回归神经网络回归器的作用下,生成器能够产生落在一定置信区间的新样本。然后,利用Kullback-Leibler(KL)散度评估生成样本的质量。最后,通过标准函数数据和实际化工过程数据验证所提方法的有效性。
- 陈忠圣朱梅玉贺彦林贺彦林朱群雄
- 关键词：分位数回归软测量
