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面向复杂工业过程的虚拟样本生成综述
1
作者
汤健
崔璨麟
+1 位作者
夏恒
乔俊飞
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期688-718,共31页
用于复杂工业过程难测运行指标和异常故障建模的样本具有量少稀缺、分布不平衡以及内涵机理知识匮乏等特性.虚拟样本生成(Virtual sample generation,VSG)作为扩充建模样本数量及其涵盖空间的技术,已成为解决上述问题的主要手段之一,但...
用于复杂工业过程难测运行指标和异常故障建模的样本具有量少稀缺、分布不平衡以及内涵机理知识匮乏等特性.虚拟样本生成(Virtual sample generation,VSG)作为扩充建模样本数量及其涵盖空间的技术,已成为解决上述问题的主要手段之一,但已有研究还存在缺乏理论支撑、分类准则与应用边界模糊等问题.本文在描述复杂工业过程难测运行指标和异常故障建模所存在问题的基础上,梳理虚拟样本定义及其内涵,给出面向工业过程回归与分类问题的VSG实现流程;接着,从样本覆盖区域、实现流程与推广应用等方向进行综述;然后,分析讨论VSG的下一步研究方向;最后,对全文进行总结并给出未来挑战.
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关键词
复杂工业过程
虚拟样本生成
数据驱动建模
样本覆盖区域
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职称材料
基于宽度混合森林回归的城市固废焚烧过程二噁英排放软测量
被引量:
2
2
作者
夏恒
汤健
+1 位作者
崔璨麟
乔俊飞
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期343-365,共23页
二噁英是城市固废焚烧过程排放的痕量有机污染物.受限于相关技术的复杂度和高成本,二噁英排放浓度检测的大时滞已成为制约城市固废焚烧过程优化控制的关键因素之一.虽然具有低成本、快响应、高精度等特点的数据驱动软测量模型能够有效...
二噁英是城市固废焚烧过程排放的痕量有机污染物.受限于相关技术的复杂度和高成本,二噁英排放浓度检测的大时滞已成为制约城市固废焚烧过程优化控制的关键因素之一.虽然具有低成本、快响应、高精度等特点的数据驱动软测量模型能够有效解决上述问题,但二噁英建模方法必须要契合数据的小样本、高维度特性.对此,提出了由特征映射层、潜在特征提取层、特征增强层和增量学习层组成的宽度混合森林回归软测量方法.首先,构建由随机森林和完全随机森林构成的混合森林组进行高维特征映射;其次,依据贡献率对全联接混合矩阵进行潜在特征提取,采用信息度量准则保证潜在有价值信息的最大化传递和最小化冗余,降低模型的复杂度和计算消耗;然后,基于所提取潜在信息训练特征增强层以增强特征表征能力;最后,通过增量式学习策略构建增量学习层后采用Moore-Penrose伪逆获得权重矩阵.在基准数据集和城市固废焚烧过程二噁英数据集上的实验结果表明了方法的有效性和优越性.
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关键词
城市固废焚烧
二噁英排放建模
宽度学习
宽度混合森林回归
潜在特征
增量学习
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职称材料
基于主动学习机制GAN的MSWI过程二噁英排放风险预警模型
3
作者
汤健
崔璨麟
+2 位作者
夏恒
王丹丹
乔俊飞
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期507-522,共16页
针对构建城市固废焚烧(municipal solid waste incineration,MSWI)过程剧毒污染物二噁英(dioxin,DXN)排放风险预警模型的样本极为稀少的问题,提出一种基于主动学习机制生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)的DXN排放风险...
针对构建城市固废焚烧(municipal solid waste incineration,MSWI)过程剧毒污染物二噁英(dioxin,DXN)排放风险预警模型的样本极为稀少的问题,提出一种基于主动学习机制生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)的DXN排放风险预警建模方法.首先,以DXN风险等级作为条件信息使得GAN生成候选虚拟样本;然后,利用基于最大均值差异和多视角可视化分布信息的主动学习机制进行虚拟样本的初筛和评估,以获得期望虚拟样本;最后,基于混合样本构建DXN排放风险预警模型.通过基准数据集和MSWI过程数据集验证了所提方法的有效性.基于主动学习机制GAN的DXN排放风险预警建模方法可以有效解决样本稀少的问题,提高模型精度.
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关键词
城市固废焚烧(municipal
solid
waste
incineration
MSWI)
二噁英(dioxin
DXN)排放风险预警
生成对抗网络(generative
adversarial
network
GAN)
虚拟样本生成(virtual
sample
generation
VSG)
最大均值差异
主动学习
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职称材料
题名
面向复杂工业过程的虚拟样本生成综述
1
作者
汤健
崔璨麟
夏恒
乔俊飞
机构
北京工业大学信息学部
北京工业大学智慧环保北京实验室
北京工业大学智能感知与自主控制教育部工程研究中心
出处
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期688-718,共31页
基金
国家自然科学基金(62073006,62173120)
北京市自然科学基金(4212032)
科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目(2021ZD0112301,2021ZD0112302)资助。
文摘
用于复杂工业过程难测运行指标和异常故障建模的样本具有量少稀缺、分布不平衡以及内涵机理知识匮乏等特性.虚拟样本生成(Virtual sample generation,VSG)作为扩充建模样本数量及其涵盖空间的技术,已成为解决上述问题的主要手段之一,但已有研究还存在缺乏理论支撑、分类准则与应用边界模糊等问题.本文在描述复杂工业过程难测运行指标和异常故障建模所存在问题的基础上,梳理虚拟样本定义及其内涵,给出面向工业过程回归与分类问题的VSG实现流程;接着,从样本覆盖区域、实现流程与推广应用等方向进行综述;然后,分析讨论VSG的下一步研究方向;最后,对全文进行总结并给出未来挑战.
关键词
复杂工业过程
虚拟样本生成
数据驱动建模
样本覆盖区域
Keywords
Complex industrial process
virtual sample generation(VSG)
data-driven modeling
sample coverage area
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
基于宽度混合森林回归的城市固废焚烧过程二噁英排放软测量
被引量:
2
2
作者
夏恒
汤健
崔璨麟
乔俊飞
机构
北京工业大学信息学部
北京工业大学智慧环保北京实验室
北京工业大学智能感知与自主控制教育部工程研究中心
出处
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期343-365,共23页
基金
国家自然科学基金(62073006,62173120,62021003)
北京市自然科学基金资助项目(4212032,4192009)
科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目(2021ZD0112301,2021ZD0112302)资助。
文摘
二噁英是城市固废焚烧过程排放的痕量有机污染物.受限于相关技术的复杂度和高成本,二噁英排放浓度检测的大时滞已成为制约城市固废焚烧过程优化控制的关键因素之一.虽然具有低成本、快响应、高精度等特点的数据驱动软测量模型能够有效解决上述问题,但二噁英建模方法必须要契合数据的小样本、高维度特性.对此,提出了由特征映射层、潜在特征提取层、特征增强层和增量学习层组成的宽度混合森林回归软测量方法.首先,构建由随机森林和完全随机森林构成的混合森林组进行高维特征映射;其次,依据贡献率对全联接混合矩阵进行潜在特征提取,采用信息度量准则保证潜在有价值信息的最大化传递和最小化冗余,降低模型的复杂度和计算消耗;然后,基于所提取潜在信息训练特征增强层以增强特征表征能力;最后,通过增量式学习策略构建增量学习层后采用Moore-Penrose伪逆获得权重矩阵.在基准数据集和城市固废焚烧过程二噁英数据集上的实验结果表明了方法的有效性和优越性.
关键词
城市固废焚烧
二噁英排放建模
宽度学习
宽度混合森林回归
潜在特征
增量学习
Keywords
Municipal solid waste incineration
dioxin emission modeling
broad learning
broad hybrid forest regression
latent feature
incremental learning
分类号
X705 [环境科学与工程—环境工程]
下载PDF
职称材料
题名
基于主动学习机制GAN的MSWI过程二噁英排放风险预警模型
3
作者
汤健
崔璨麟
夏恒
王丹丹
乔俊飞
机构
北京工业大学信息学部
智慧环保北京实验室
出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期507-522,共16页
基金
国家自然科学基金资助项目(62073006)
北京市自然科学基金资助项目(4212032)。
文摘
针对构建城市固废焚烧(municipal solid waste incineration,MSWI)过程剧毒污染物二噁英(dioxin,DXN)排放风险预警模型的样本极为稀少的问题,提出一种基于主动学习机制生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)的DXN排放风险预警建模方法.首先,以DXN风险等级作为条件信息使得GAN生成候选虚拟样本;然后,利用基于最大均值差异和多视角可视化分布信息的主动学习机制进行虚拟样本的初筛和评估,以获得期望虚拟样本;最后,基于混合样本构建DXN排放风险预警模型.通过基准数据集和MSWI过程数据集验证了所提方法的有效性.基于主动学习机制GAN的DXN排放风险预警建模方法可以有效解决样本稀少的问题,提高模型精度.
关键词
城市固废焚烧(municipal
solid
waste
incineration
MSWI)
二噁英(dioxin
DXN)排放风险预警
生成对抗网络(generative
adversarial
network
GAN)
虚拟样本生成(virtual
sample
generation
VSG)
最大均值差异
主动学习
Keywords
municipal solid waste incineration(MSWI)
dioxin(DXN)emission risk warning
generative adversarial network(GAN)
virtual sample generation(VSG)
maximum mean discrepancy
active learning
分类号
U461 [机械工程—车辆工程]
TP308 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向复杂工业过程的虚拟样本生成综述
汤健
崔璨麟
夏恒
乔俊飞
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于宽度混合森林回归的城市固废焚烧过程二噁英排放软测量
夏恒
汤健
崔璨麟
乔俊飞
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
下载PDF
职称材料
3
基于主动学习机制GAN的MSWI过程二噁英排放风险预警模型
汤健
崔璨麟
夏恒
王丹丹
乔俊飞
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
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