收藏本站
《浙江大学》 2007年
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

软测量建模方法研究及其工业应用

傅永峰  
【摘要】: 现代工业过程对控制系统越来越高的要求促进了软测量技术的发展,作为解决现代复杂工业过程中较难甚至无法由硬件在线检测参量的实时估计问题的有效手段,软测量已经成为目前过程控制领域的研究热点之一,受到了国内外学者和生产企业的广泛关注。本文以实际工业过程为背景,结合化工过程的工艺知识,对软测量建模若干方法进行了深入的研究,并对软测量技术在实际工业过程中的应用进行了探讨和实践。本文的主要研究工作如下: 1)提出了一种基于改进的FasBack模糊神经网络的新型软测量建模方法。改进方法采用收敛性较好的Levenberg-Marquardt算法训练FasBack模糊神经网络模型中的部分参数,其余参数仍然采用原BP算法进行训练。由于FasBack模糊神经网络既有神经网络的非线性拟合能力,又具有较强的分类能力,因此,既适用于多输入/单输出(MISO)情况下的软测量建模又适用于多输入/多输出(MOMO)情况下的软测量建模。将所提出的建模方法分别用于MISO情况下精对苯二甲酸(PTA)生产过程中的4-CBA含量软测量建模和MIMO情况下的复合肥养分含量:氮、五氧化二磷、氧化钾含量软测量建模,经实际工业过程数据验证表明,提出的MISO和MIMO软测量模型学习速度快、预测精度高、鲁棒性强,不仅为实现PTA生产过程中4-CBA含量的实时、精确控制提供了一条有效的途径,而且为MIMO软测量建模方法进行了一次有益的尝试。 2)针对复合肥生产过程中产品的几种养分含量需要同时预报的一类多输入/多输出(MIMO)软测量建模问题,提出了一种基于混合建模技术的复合肥养分含量MIMO软测量建模方法。该方法充分利用了过程的工艺知识,将简化机理建模方法与数据驱动建模方法结合起来建立复合肥养分含量的MIMO软测量模型;同时,充分考虑了MIMO系统采集数据的严重相关性和大量冗余信息的存在,所以数据驱动建模方法选用了具有强大的处理相关和冗余信息能力的PLS算法;此外,在该算法中采用了一种新的方差递推算法,从而实现PLS模型的在线更新以克服模型在线应用时的老化现象。该算法充分利用了两种建模方法的优点,克服了其各自的局限性,基于实际工业过程数据的仿真结果表明,所建模型运算速度快、预测效果良好,模型预测结果与化验室分析结果趋势比较吻合,预测精度高,可以满足复合肥各养分含量在线预报要求。 3)将基于混合建模方法的复合肥养分含量MIMO软测量模型应用于实际工业过程中复合肥养分:氮、五氧化二磷、氧化钾含量的实时估计,通过对数据采集、预处理、时序匹配、软测量建模以及在线校正环节的精心实施,实现了过程的实时监控,在复合肥生产中起了重要的指导作用。实际运行结果显示所采用的软测量方法不仅实现简单,而且运算速度快、模型预测结果与化验室分析结果趋势较为吻合,满足了复合肥各养分含量在线实时预报的要求。 4)提出了一种基于混合建模技术的自适应软测量建模方法以解决软测量模型实际运行后的模型老化现象。该混合建模方法首先采用模糊C均值聚类(FCM)算法对训练样本进行聚类,并对每一类分别采用支持向量机进行训练建立子模型以提高模型的预测精度。当新增样本到来时,对支持向量机进行增量学习以便显著减少运算时间并提高模型适应工况变化的能力。由于支持向量机运算的复杂性取决于支持向量的个数,因此,当增加一个支持向量时,采用启发式策略去掉支持向量机工作集中的一个老的支持向量并进行减量学习,从而可以在软测量模型中不断增加能够代表新工况的信息样本的同时控制工作样本集的规模。将所提出的软测量建模方法用于对二甲苯(PX)吸附分离过程纯度的预测,仿真结果表明所提出的建模方法可以有效地增强软测量模型适应工况变化的能力,提高其预测精度。
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TP274.4

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 郦晓雪;肖伯乐;;软测量技术及其在火电厂的应用[J];发电设备;2012年01期
中国重要会议论文全文数据库 前1条
1 马文忠;郭江艳;陈科成;杨珊;王艳丽;;基于神经网络的供热燃烧系统检测模型的研究[A];2011中国电工技术学会学术年会论文集[C];2011年
中国博士学位论文全文数据库 前6条
1 凌玉华;铝电磁铸轧带坯晶粒度软测量及复合磁场智能控制研究[D];中南大学;2010年
2 田华阁;聚丙烯装置产品质量软测量技术研究[D];中国石油大学;2010年
3 董继先;高浓磨浆机建模及APMP磨浆过程优化研究[D];陕西科技大学;2010年
4 于晓明;支持向量机及其在制浆过程重要参数软测量中的应用研究[D];陕西科技大学;2012年
5 任会峰;基于泡沫图像的铝土矿浮选pH值软测量及应用[D];中南大学;2012年
6 牛大鹏;诺西肽发酵过程建模与优化研究[D];东北大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 章寅;多模型融合软测量方法研究与应用[D];兰州理工大学;2011年
2 高利敏;明胶浓度的软测量建模及参数优化[D];兰州理工大学;2011年
3 李广宇;基于粒子蜂群算法优化的多支持向量机软测量建模方法研究[D];中南大学;2011年
4 蔡翠平;反气相色谱系统开发及其在PVC单体脱吸性能研究的应用[D];浙江大学;2011年
5 郝宏海;基于转子槽谐波分析的潜油电机温度软测量方法研究[D];哈尔滨工业大学;2011年
6 陶慧汇;基于遗传算法优化神经网络的醋酸乙烯聚合率软测量研究[D];华东交通大学;2011年
7 陈亚辉;基于软测量的煎药机控制系统研究与设计[D];华中科技大学;2011年
8 李洁华;淤浆法高密度聚乙烯生产过程牌号切换优化[D];北京化工大学;2011年
9 杜群;基于KPCA和混合核LS-SVM的航煤参数软测量研究[D];大连理工大学;2011年
10 陈淼;乙烯氧氯化流化床反应器的模型化及工程优化[D];华东理工大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 常玉清,王小刚,王福利;基于多神经网络模型的软测量方法及应用[J];东北大学学报;2005年06期
2 邵信光,杨慧中,石晨曦;ε不敏感支持向量回归在化工数据建模中的应用[J];东南大学学报(自然科学版);2004年S1期
3 刘良宏,周兴贵,袁渭康;非线性分布参数系统状态估计的最佳测量位置[J];化工学报;1996年03期
4 仲蔚,俞金寿;基于FUZZY ARTMAP的加氢裂化分馏塔MIMO软测量[J];化工学报;2000年05期
5 刘涵,刘丁,郑岗,梁炎明,宋念龙;基于最小二乘支持向量机的天然气负荷预测[J];化工学报;2004年05期
6 宋凯,王海清,李平;折息递推PLS算法及其在橡胶混炼质量控制中的应用[J];化工学报;2004年06期
7 许光,俞欢军,陶少辉,陈德钊;与机理杂交的支持向量机为发酵过程建模[J];化工学报;2005年04期
8 鄂加强;王耀南;梅炽;;铜精炼过程铜液温度软测量模型及应用[J];化工学报;2006年01期
9 刘瑞兰,苏宏业,褚健;PLS回归软测量方法在催化重整稳定油组分估计中的应用[J];化工自动化及仪表;2002年05期
10 陈渭泉,刘瑞兰,牟盛静,苏宏业;基于贝叶斯方法的4-CBA含量的软测量研究[J];化工自动化及仪表;2003年05期
中国重要会议论文全文数据库 前1条
1 罗荣富;邵惠鹤;;推断控制中二次变量选择方法的研究[A];1992年中国控制与决策学术年会论文集[C];1992年
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 刘瑞兰;软测量技术若干问题的研究及工业应用[D];浙江大学;2004年
2 张英;基于支持向量机的过程工业数据挖掘技术研究[D];浙江大学;2005年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王东霞;张楠;路晓丽;;基于育种算法的SVM参数优化[J];安徽大学学报(自然科学版);2009年04期
2 陶秀凤,唐诗忠,周鸣争;基于支持向量机的软测量模型及应用[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2004年02期
3 许高程;张文君;王卫红;;支持向量机技术在遥感影像滑坡体提取中的应用[J];安徽农业科学;2009年06期
4 程伟;张燕平;赵姝;;支持向量机在粮食产量预测中的应用[J];安徽农业科学;2009年08期
5 武素华;;基于最小二乘支持向量机的土壤含水量检测的研究与分析[J];安徽农业科学;2009年09期
6 陈念;沈佐民;;基于化学成分检测和SVM分类的茶叶品质鉴定[J];安徽农业科学;2010年15期
7 管翠萍;;药物靶标G蛋白偶联受体的识别预测[J];安徽农业科学;2010年24期
8 刘婷婷;;基于支持向量机的水稻纹枯病识别研究[J];安徽农业科学;2011年28期
9 黄远顺;;矫直机的自动故障预报技术[J];安徽冶金;2012年01期
10 高闯;王立东;周世宇;;基于支持矢量机的宫颈细胞分类[J];辽宁科技大学学报;2009年03期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 ;An effective procedure exploiting unlabeled data to build monitoring system[A];中国科学院地质与地球物理研究所第11届(2011年度)学术年会论文集(下)[C];2012年
2 宋海鹰;桂卫华;阳春华;;基于核偏最小二乘的简约最小二乘支持向量机及其应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
3 宋海鹰;桂卫华;阳春华;;基于最小二乘支持向量机的Hammerstein-Wiener模型辨识[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
4 ;A Novel Kernel PCA Support Vector Machine Algorithm with Feature Transition Function[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
5 顾小军;杨世锡;钱苏翔;;基于支持向量机的旋转机械多类故障识别研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 吕蓬;柳亦兵;马强;魏于凡;;支持向量机在齿轮智能故障诊断中的应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
7 姜明辉;袁绪川;;基于GA优化的个人信用评估SVM模型[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
8 韩露;余正涛;邓锦辉;章程;毛存礼;郭剑毅;;领域知识关系对领域文本分类的影响[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
9 ;Fault Pattern Recognition of Rolling Bearings Based on Wavelet Packet and Support Vector Machine[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
10 蒋少华;桂卫华;阳春华;唐朝晖;蒋朝辉;;基于主元分析与支持向量机的方法及其在密闭鼓风炉过程监控诊断中的应用[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 赵莹;半监督支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 母丽华;煤矿安全预警系统的方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
4 朱广平;混响干扰中的信号检测技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
5 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
6 郑大腾;柔性坐标测量机空间误差模型及最佳测量区研究[D];合肥工业大学;2010年
7 柏坚;非线性数学地质模型研究及在滇东南金矿成矿预测中的应用[D];中国地质大学(北京);2010年
8 姚志明;基于步态触觉信息的身份识别研究[D];中国科学技术大学;2010年
9 陈志国;基于群体智能的机器视觉的关键技术研究[D];江南大学;2010年
10 王晓明;基于统计学习的模式识别几个问题及其应用研究[D];江南大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 展慧;基于多源信息融合技术的板栗分级检测方法研究[D];华中农业大学;2010年
2 杜二玲;拟概率空间上等均值噪声下统计学习理论的理论基础[D];河北大学;2007年
3 朱杰;一种基于聚类的支持向量机反问题求解算法[D];河北大学;2007年
4 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[D];山东科技大学;2010年
5 刘志强;基于数据挖掘的客户行为分析和预测研究[D];山东科技大学;2010年
6 安文娟;Fisher和支持向量综合分类器[D];辽宁师范大学;2010年
7 姜成玉;基于支持向量机的时间序列预测[D];辽宁师范大学;2010年
8 江达秀;基于HMAX模型的人脸表情识别研究[D];浙江理工大学;2010年
9 姜念;区间自适应粒子群算法研究及其应用[D];郑州大学;2010年
10 李朋勇;基于全矢高阶谱的故障诊断方法及其应用研究[D];郑州大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 刘潭;张勇;;基于粗糙集-BP神经网络的浮选槽液位预测[J];辽宁科技大学学报;2010年05期
2 谭乐祖;任东彦;温巧林;;基于杂交粒子群算法的弹炮混编防空群火力优化模型[J];兵工自动化;2010年02期
3 温如春;汤青波;杨国亮;;基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划[J];兵工自动化;2010年08期
4 王惠文,刘强;偏最小二乘回归模型内涵分析方法研究[J];北京航空航天大学学报;2000年04期
5 李惠峰;王健;;基于遗传算法的高速飞行器模糊飞控一体化[J];北京航空航天大学学报;2009年01期
6 于光认,陈晓春,刘辉,刘时伟;工业湍动流化床反应器内流体力学行为的模型化研究[J];北京化工大学学报(自然科学版);2004年06期
7 赵建国,王子镐,裴永昕,魏寿彭;淤浆法高密度聚乙烯工业生产过程中的物料衡算[J];北京化工大学学报(自然科学版);2005年03期
8 蔺淑倩;王晶;曹柳林;;基于过程神经元网络模型的间歇反应优化计算[J];北京化工大学学报(自然科学版);2010年02期
9 曹柳林,江弘,陈红;利用神经元网络实现门尼粘度的预估[J];北京化工大学学报(自然科学版);1997年04期
10 魏剑平,李华德,余达太,冯扬;基于回归神经网络的复杂工业对象的建模[J];北京科技大学学报;1999年04期
中国重要会议论文全文数据库 前5条
1 谢永芳;陈辉;桂卫华;刘金平;夏巨龙;;一种新的基于纹理图像的分数阶Sobel算子[A];中国自动化学会控制理论专业委员会C卷[C];2011年
2 高克京;吕新平;王如恩;;双峰聚乙烯树脂的开发进展[A];第1届全国工业催化技术及应用年会论文集[C];2004年
3 罗荣富;邵惠鹤;;推断控制中二次变量选择方法的研究[A];1992年中国控制与决策学术年会论文集[C];1992年
4 王晓红;;基于LS-SVR的谷物成分含量NIRS软测量法[A];2009中国控制与决策会议论文集(2)[C];2009年
5 凌玉华;杨欣荣;李海娜;廖力清;王颂;;铝电磁铸轧带坯晶粒度软测量建模及优化[A];2009年中国智能自动化会议论文集(第二分册)[C];2009年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 许灿辉;矿物浮选气泡速度和尺寸分布特征提取方法与应用[D];中南大学;2011年
2 田慧欣;LF精炼炉钢水温度预报方法研究[D];东北大学;2009年
3 张政江;打浆过程的建模与先进控制研究[D];浙江大学;2001年
4 张伟;无转速传感器异步电机矢量控制系统控制方法的研究[D];浙江大学;2001年
5 范昕炜;支持向量机算法的研究及其应用[D];浙江大学;2003年
6 孙宗海;支持向量机及其在控制中的应用研究[D];浙江大学;2003年
7 李志华;循环子空间回归建模和多智能体遗传优化[D];浙江大学;2003年
8 王天普;聚烯烃生产过程优化策略研究[D];浙江大学;2003年
9 牟盛静;石化工业过程建模与优化若干问题研究[D];浙江大学;2004年
10 刘瑞兰;软测量技术若干问题的研究及工业应用[D];浙江大学;2004年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 梅振益;基于数据驱动的多模型软测量研究[D];江南大学;2011年
2 毛志亮;混合核函数支持向量机在发酵过程建模中的应用研究[D];江南大学;2011年
3 章寅;多模型融合软测量方法研究与应用[D];兰州理工大学;2011年
4 高利敏;明胶浓度的软测量建模及参数优化[D];兰州理工大学;2011年
5 杜金芳;铝土矿浮选过程粗选矿浆pH值软测量模型及应用[D];中南大学;2011年
6 王瑞婷;感应电机的转速估计及参数辨识策略研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
7 李洁华;淤浆法高密度聚乙烯生产过程牌号切换优化[D];北京化工大学;2011年
8 张光辉;加热炉炉温预测模型及软件组件技术研究[D];昆明理工大学;2001年
9 刘蜀宁;异步电机参数的在线辨识研究[D];四川大学;2001年
10 封波;多变量统计过程控制的应用研究[D];浙江大学;2002年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前4条
1 缪啸华;宋淑群;王建华;张凌波;顾幸生;;基于模糊神经网络的甲醇合成塔转化率软测量模型[J];石油化工自动化;2012年02期
2 王晓庆;陈戈;王栋;王春;;多点触摸手势分析及识别算法的研究[J];计算机科学;2012年S1期
3 赵平胜;王然风;;浮选自动加药控制系统的设计[J];山西煤炭;2011年08期
4 雷琪;吴敏;;经济性能评估的炼焦生产过程优化运行方法[J];上海交通大学学报;2012年12期
中国博士学位论文全文数据库 前3条
1 盛碧琦;半导体/TFT-LCD制程统计建模与批间控制研究[D];江苏大学;2012年
2 徐文星;混沌粒子群优化算法及应用研究[D];北京化工大学;2012年
3 任会峰;基于泡沫图像的铝土矿浮选pH值软测量及应用[D];中南大学;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 纪云云;基于蚁群神经网络的铝带坯晶粒度软测量建模研究[D];中南大学;2011年
2 李广宇;基于粒子蜂群算法优化的多支持向量机软测量建模方法研究[D];中南大学;2011年
3 南楠;基于软测量技术的陶瓷坯泥内应力在线测量[D];陕西科技大学;2011年
4 陈亚辉;基于软测量的煎药机控制系统研究与设计[D];华中科技大学;2011年
5 冯园园;基于Kalman滤波算法的状态估计及风电机组可靠性建模与优化研究[D];北京化工大学;2011年
6 赵艳子;基于SVM的盘磨间隙软测量技术研究[D];陕西科技大学;2012年
7 叶三排;数控机床的热误差补偿技术研究[D];大连理工大学;2012年
8 潘亮;基于EEMD-GSVM的高速铁路短期客流预测[D];北京交通大学;2012年
9 马昌浩;建模技术在虚拟仪表中的应用[D];黑龙江大学;2012年
10 王金荣;明胶浓度软测量建模研究[D];兰州理工大学;2012年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 施惠昌;一种利用函数链神经网络的传感器建模新方法[J];传感器技术;2000年03期
2 常玉清,王小刚,王福利;PCA-DRBFN模型在精馏塔精苯干点估计中的应用[J];东北大学学报;2004年02期
3 李向阳,朱学峰,刘焕彬;硫酸盐法蒸煮过程Kappa值预测模型的研究与应用[J];广东造纸;2000年05期
4 王国鹏,翟永杰,封官斌,王东风;模糊支持向量机在汽轮机故障诊断中的应用[J];华北电力大学学报;2003年04期
5 马广富,王宏伟,王司;基于模糊神经网络的系统模糊建模方法[J];哈尔滨工业大学学报;1999年05期
6 罗健旭,邵惠鹤;应用多神经网络建立动态软测量模型[J];化工学报;2003年12期
7 宋晓峰,俞欢军,陈德钊,胡上序;藉助自适应支持向量机为延迟焦化反应过程建模[J];化工学报;2004年01期
8 薄翠梅,李俊,张湜,林锦国;基于软测量技术的先进控制在精馏塔上的应用[J];化工学报;2004年02期
9 罗荣富;邵惠鹤;王林;王克庭;;丙烯精馏塔的非线性推断控制系统[J];化工自动化及仪表;1992年05期
10 梁旻,熊智华,周强,徐用懋;MTBE反应器软测量系统与控制[J];化工自动化及仪表;1999年06期
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 吕立华;复杂工业系统基于小波网络与鲁棒估计建模方法研究[D];浙江大学;2001年
2 朱廷劭;数据挖掘及其在汉语文语转换中应用的研究[D];中国科学院研究生院(计算技术研究所);1999年
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 陈渭泉;软测量技术中的变量选择方法研究[D];浙江大学;2004年
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 朱湘临;朱忠平;刘叶飞;常震红;;固体发酵过程参数检测与优化控制[J];自动化与仪表;2010年11期
2 徐晔;杜文莉;钱锋;;基于核主元分析和最小二乘支持向量机的软测量建模[J];系统仿真学报;2007年17期
3 杨红卫,李柠,侍洪波;聚酯酯化率软测量技术研究[J];自动化仪表;2005年10期
4 徐飞;郭裕顺;;射频功率放大器的建模[J];电子器件;2010年03期
5 胡斌;于晨斯;;软测量技术及其应用[J];科技广场;2010年03期
6 刘瑞兰;苏宏业;褚健;;模糊神经网络的混合学习算法及其软测量建模[J];系统仿真学报;2005年12期
7 薄翠梅;张湜;李俊;;工业共沸精馏塔软测量建模方法的研究与应用[J];南京工业大学学报(自然科学版);2006年03期
8 田永花;于佐军;;基于改进的PCA-LS-SVM的软测量技术及应用[J];控制工程;2007年S1期
9 侯岩松;颉刚;张敏;刘亚儒;;软测量建模软件的设计与开发[J];电脑知识与技术;2011年04期
10 刘文光;王孝红;于宏亮;吴敬建;;基于LS-SVM的水泥熟料煅烧过程f-CaO软测量研究[J];控制工程;2008年S2期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 杨伟;陈雪波;;模糊神经网络在软测量中的应用及其高级语言实现[A];2001中国控制与决策学术年会论文集[C];2001年
2 杨伟;陈雪波;于政军;;软测量技术及其在烧结过程控制中的应用[A];2000中国控制与决策学术年会论文集[C];2000年
3 吴飞卡;袁曾任;;用具有BP算法的模糊神经网络的模糊建模及在气象云图中的应用[A];1996年中国智能自动化学术会议论文集(上册)[C];1996年
4 张明智;娄寿春;;基于模糊神经网络的TBM识别模型研究[A];第四届中国青年运筹与管理学者大会论文集[C];2001年
5 张永忠;;一种新的模糊系统建模方法研究与应用[A];中国自动化学会全国第九届自动化新技术学术交流会论文集[C];2004年
6 李仁发;乜崇义;;一种用模糊神经网络建立模糊模型的新方法[A];1996年中国智能自动化学术会议论文集(上册)[C];1996年
7 邢杰;萧德云;;FALCON模糊神经网络及其在铝电解槽阳极效应预报中的应用[A];冶金自动化信息网年会论文集[C];2004年
8 席东民;胡琳静;;模糊神经网络在单元机组协调控制中的应用[A];全国第4届信号和智能信息处理与应用学术会议论文集[C];2010年
9 谭思云;李志明;;基于模糊神经网络的水泥回转窑分解炉温度控制[A];中国硅酸盐学会2003年学术年会论文摘要集[C];2003年
10 孙增圻;;模糊神经网络及其在系统建模与控制中的应用[A];1998年中国智能自动化学术会议论文集(上册)[C];1998年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 徐用懋 熊智华;新技术提升过程测控能力[N];中国化工报;2005年
2 北京信息与控制研究所 王正中;仿真学科的研究与思考[N];大众科技报;2007年
3 清华大学电子工程系 罗嵘;片上系统EDA的建模方法[N];计算机世界;2005年
4 付宇焜;夹层建模处理[N];建筑时报;2007年
5 特约撰稿 杨文嘉;从“过程模块化”到“数据模块化”[N];民营经济报;2007年
6 国防大学 司光亚罗批 胡晓峰;主体技术 助力军事系统建模仿真[N];计算机世界;2007年
7 ;趁热批发[N];科技日报;2005年
8 李祖诗通讯员 王霞;油气储层的“定位仪”[N];中国石化报;2007年
9 ;“精确种田”值得推广[N];陕西科技报;2007年
10 张超;2008,北京发展更精明[N];科技日报;2005年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 傅永峰;软测量建模方法研究及其工业应用[D];浙江大学;2007年
2 朱燕飞;锌钡白回转窑煅烧过程智能建模研究[D];华南理工大学;2005年
3 何海;混合动力汽车控制系统设计与仿真[D];华中科技大学;2005年
4 马铭;基于数据驱动的模糊系统建模方法研究[D];吉林大学;2006年
5 刘瑞兰;软测量技术若干问题的研究及工业应用[D];浙江大学;2004年
6 王勇献;蛋白质二级结构预测的模型与方法研究[D];国防科学技术大学;2004年
7 吴建发;优选压裂井方法研究[D];西南石油学院;2005年
8 邓胜祥;石灰炉在线仿真技术与炉况诊断及复杂系统智能控制研究[D];中南大学;2004年
9 隗海林;LPG/汽油两用燃料发动机燃料转换过程控制策略研究[D];吉林大学;2007年
10 王瑞敏;基于神经网络辨识模型的质子交换膜燃料电池系统建模与控制研究[D];上海交通大学;2008年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 陆宁;基于神经网络的软测量技术在丙烯精馏塔的应用研究[D];天津大学;2006年
2 龚沛文;软测量技术及其在工业煤气化炉装置中的应用[D];杭州电子科技大学;2012年
3 陶玲;石油树脂粘度的软测量研究[D];上海交通大学;2009年
4 王岩;基于神经网络优化理论的软测量技术及应用研究[D];燕山大学;2006年
5 刘瑞平;电控汽油机智能故障诊断系统[D];太原理工大学;2011年
6 孟凡华;模糊神经网络在大滞后非线性系统中的应用[D];河北工业大学;2004年
7 张文良;基于支持向量机的甲醛浓度软测量[D];大连理工大学;2008年
8 汤琴;醋酸乙烯聚合率软测量与预测控制方法研究[D];华东交通大学;2009年
9 周大为;基于支持向量机的生物发酵软测量技术研究[D];江苏大学;2009年
10 章瑶;小波支持向量机在发酵过程中的应用[D];江南大学;2009年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62791813
  • 010-62985026