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公开(公告)号：CN107169205A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710351288.0
申请日：2017-05-17
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种铁矿石的分类建模方法，利用包含多个隐含层的ELM算法建立矿石的定量分析数学模型，利用所建立的数学模型定量预测分析各种矿石的种类，包括以下步骤：1)选取多份铁矿石样本进行近红外光谱实验得出其光谱数据并保存；2)使用主元分析法即PCA分析法对上述光谱数据进行压缩，降低光谱数据矩阵的维数；3)将压缩后的光谱数据分为两部分，利用其中一部分数据建立多个隐含层的ELM算法定量分析数学模型，利用建立的定量分析数学模型对另一部分数据进行测试，预测出被测试部分铁矿石的种类。本发明方法可以快速、准确地实现铁矿石的分类，分析周期短、操作步骤简单，利用计算机建模并计算、提高了测试精度、提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN107169205B
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201710351288.0
申请日：2017-05-17
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种铁矿石的分类建模方法，利用包含多个隐含层的ELM算法建立矿石的定量分析数学模型，利用所建立的数学模型定量预测分析各种矿石的种类，包括以下步骤：1)选取多份铁矿石样本进行近红外光谱实验得出其光谱数据并保存；2)使用主元分析法即PCA分析法对上述光谱数据进行压缩，降低光谱数据矩阵的维数；3)将压缩后的光谱数据分为两部分，利用其中一部分数据建立多个隐含层的ELM算法定量分析数学模型，利用建立的定量分析数学模型对另一部分数据进行测试，预测出被测试部分铁矿石的种类。本发明方法可以快速、准确地实现铁矿石的分类，分析周期短、操作步骤简单，利用计算机建模并计算、提高了测试精度、提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN107330294A
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201710577695.3
申请日：2017-07-15
Applicant: 东北大学
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种带遗忘因子的在线时序多隐含层极限学习机的应用方法，包括以下步骤：1)求一个具有多隐含层的极限学习机模型，得到该多隐含层极限学习机模型的输出表达式；2)对上述多隐含层极限学习机模型进行实时更新，输出更新后模型的表达式。本发明采用带遗忘因子的在线时序多隐含层极限学习机的方法来处理间歇过程的数据变化，法既能根据数据结构上的变化来调整模型，也可以对模型参数进行深度优化，达到更好的效果，保证最终的隐藏输出更接近预期的隐藏输出。
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公开(公告)号：CN107145665A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710308802.2
申请日：2017-05-04
Applicant: 东北大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及岩土检测技术领域，具体公开了一种巷道围岩应力建模与预测方法，该方法是利用优化后的ELM算法建立巷道围岩应变应力的分析数学模型，利用所建立的数学模型在仅知道应变的情况下获得应力。首先，选取若干份巷道围岩应力和应变的实际检测值，进行归一化处理；然后，对归一化后的应变应力数据中的一部分数据建立传统ELM模型，利用贪心算法，优化ELM的输入层权值建立优化后的定量分析数学模型；然后，基于该数学模型对已知的巷道变应预测获得应力。本发明首次将ELM模型应用于巷道围岩应力应变的建模，从而实现在仅知道围岩应变的情况下对应力的预测，利用计算机建模并计算，其分析周期短、成本低、操作步骤简单、提高了工作效率，同时减少人为误差。
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