基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
提出一种基于多目标分层遗传算法的模糊系统对溢流粒度进行软测量,该方法将模糊系统分为4层,即输入层、隶属度层、规则库层和系统集成层.为了达到各层共同进化的目的,设计遗传算法各层编码策略,构建基于平均绝对百分误差和均方根误差的优化目标函数,并采用该函数计算各层个体的适应度.鉴于模糊模型训练过程中可能出现异常解,将L-M贝叶斯正则化方法融入训练过程.对磨矿生产数据的仿真实验验证了所提出方法的有效性.
推荐文章
基于RBF神经网络的磨矿粒度软测量模型及实现
磨矿粒度
径向基函数
正交最小二乘法
基于模糊逻辑的多目标优化问题遗传算法求解探讨
模糊逻辑
多目标优化问题
遗传算法
磨矿分级系统溢流浓度的模糊智能控制
磨矿分级系统
模糊智能
溢流浓度
自学习
基于多目标遗传规划的软测量建模方法
遗传规划(GP)
非支配排序
泛化能力
光滑度
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于多目标分层遗传模糊建模的磨矿过程溢流粒度软测量
来源期刊 控制与决策 学科 工学
关键词 溢流粒度 软测量 多目标分层遗传算法 L-M贝叶斯正则化
年,卷(期) 2015,(12) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 2187-2192
页数 6页 分类号 TP206
字数 语种 中文
DOI 10.13195/j.kzyjc.2014.1770
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王伟 大连理工大学控制科学与工程学院 236 3358 26.0 48.0
2 赵珺 大连理工大学控制科学与工程学院 33 226 9.0 13.0
3 刘颖 大连理工大学控制科学与工程学院 30 207 9.0 13.0
4 崔庆磊 大连理工大学控制科学与工程学院 1 7 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (29)
共引文献  (25)
参考文献  (11)
节点文献
引证文献  (7)
同被引文献  (18)
二级引证文献  (3)
1991(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1992(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1993(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1994(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2001(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2002(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2003(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2004(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2005(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2006(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2007(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2008(9)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(8)
2009(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2010(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2011(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2012(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2015(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2016(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2017(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2018(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2019(5)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(3)
2020(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
溢流粒度
软测量
多目标分层遗传算法
L-M贝叶斯正则化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
控制与决策
月刊
1001-0920
21-1124/TP
大16开
沈阳东北大学125信箱
1986
chi
出版文献量(篇)
7031
总下载数(次)
20
论文1v1指导