基于MDP-ISAP的ENN分类算法及其应用

• 作者: 夏崇坤 曹江涛 李平 苏成利
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 可拓神经网络 边界判别投影 降维 近邻传播算法 HDPE过程 预测
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 监测装置与仪器
• 页码范围: 1958-1964
• 页数: 7页
• 分类号: TP183
• 字数: 6306字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.150831

摘要

针对可拓神经网络(ENN)对复杂样本数据分类效果较差的问题,提出一种融合边界判别投影(MDP)和改进半监督近邻传播(ISAP)的新型ENN分类算法.首先,使用边界判别投影对原始数据进行降维,提取关键特征.其次,在低维特征空间进行聚类分析,利用近邻传播聚类筛选出有效训练样本,并通过ISAP聚类寻优获得样本类中心,作为初始类中心,在此基础上构建新的分类器.最后,将其应用于复杂化工过程中高密度聚乙烯(HDPE)的熔融指数预测,取得了较好效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李平	辽宁石油化工大学信息与控制工程学院	180	1236	17.0	27.0
2	曹江涛	辽宁石油化工大学信息与控制工程学院	69	335	9.0	13.0
3	苏成利	辽宁石油化工大学信息与控制工程学院	89	409	9.0	12.0
4	夏崇坤	辽宁石油化工大学信息与控制工程学院	2	2	1.0	1.0