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公开(公告)号：CN110807510A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201910903785.6
申请日：2019-09-24
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种面向工业大数据的并行学习软测量建模方法，包括：S20，将样本数据划分为M块训练集，采用点增量算法与块增量算法相结合的随机配置网络并行学习策略，针对M块训练集同步建立并求取满足监督机制的候选隐层节点池；S30，在候选隐层节点池中基于残差最速下降原则选取最佳候选节点作为隐层增长节点添加到当前网络；S40，若当前网络的模型参数达到停止标准，则根据对应的模型参数确定软测量模型；S50，若当前网络的模型参数未达到停止标准，则根据当前隐层节点数更新下一次迭代中样本数据的分块数M，返回执行步骤S20，直至当前网络的模型参数达到停止标准，根据达到停止标准时的模型参数确定软测量模型。
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公开(公告)号：CN109635337A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811345086.6
申请日：2018-11-13
Applicant: 中国矿业大学
CPC classification number: G06F17/5009 , G06N3/0454 , G06N3/0472 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于块增量随机配置网络的工业过程软测量建模方法，包括：初始化块增量随机配置网络学习所需要的参数；根据监督机制，将隐层节点按块配置，并找出满足约束条件的隐层节点块作为新增候选节点块；从新增候选节点块中找出最佳隐层参数，计算新增隐层输出并构建隐层输出矩阵；通过优化算法得到当前网络的输出权值，并根据相邻两次迭代中残差的差值，利用模拟退火来更新下一次迭代的块宽，在当前网络隐层节点数超过给定最大隐层节点数或当前迭代中的残差满足期望容差时，不再增加新节点块，建模完成，得到块增量随机配置网络。本发明不仅能有效提高建模速度，而且所建立网络具有良好的紧致性，能够很好地满足工业过程软测量的需求。
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公开(公告)号：CN110807510B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN201910903785.6
申请日：2019-09-24
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种面向工业大数据的并行学习软测量建模方法，包括：S20，将样本数据划分为M块训练集，采用点增量算法与块增量算法相结合的随机配置网络并行学习策略，针对M块训练集同步建立并求取满足监督机制的候选隐层节点池；S30，在候选隐层节点池中基于残差最速下降原则选取最佳候选节点作为隐层增长节点添加到当前网络；S40，若当前网络的模型参数达到停止标准，则根据对应的模型参数确定软测量模型；S50，若当前网络的模型参数未达到停止标准，则根据当前隐层节点数更新下一次迭代中样本数据的分块数M，返回执行步骤S20，直至当前网络的模型参数达到停止标准，根据达到停止标准时的模型参数确定软测量模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109635337B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201811345086.6
申请日：2018-11-13
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开一种基于块增量随机配置网络的工业过程软测量建模方法，包括：初始化块增量随机配置网络学习所需要的参数；根据监督机制，将隐层节点按块配置，并找出满足约束条件的隐层节点块作为新增候选节点块；从新增候选节点块中找出最佳隐层参数，计算新增隐层输出并构建隐层输出矩阵；通过优化算法得到当前网络的输出权值，并根据相邻两次迭代中残差的差值，利用模拟退火来更新下一次迭代的块宽，在当前网络隐层节点数超过给定最大隐层节点数或当前迭代中的残差满足期望容差时，不再增加新节点块，建模完成，得到块增量随机配置网络。本发明不仅能有效提高建模速度，而且所建立网络具有良好的紧致性，能够很好地满足工业过程软测量的需求。
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公开(公告)号：CN109142167A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810671398.X
申请日：2018-06-26
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G01N15/02
CPC classification number: G01N15/02
Abstract: 本发明公开一种磨矿粒度的在线鲁棒正则软测量模型的建立方法，包括以下步骤：S1，在磨矿过程变量中，选取与磨矿粒度相关性最高的五个过程变量作为输入变量，对磨矿粒度进行建模估计；S2，初始化在线鲁棒正则随机向量功能链接网络结构与参数，并建立引入L2‑岭回归的正则化随机向量功能链接网络模型，计算样本初始残差；S3，在鲁棒建模初始学习阶段，根据样本的初始残差由基于IGG法的M估计的权函数计算出每一个样本参与建模时的权重大小，并更新网络模型的初始输出权重；S4，在在线估计与鲁棒建模在线学习阶段，利用网络模型，根据实时采集的磨矿过程数据在线估计当前时刻的磨矿粒度，并引入输出权重偏移约束，自适应更新随机向量功能链接网络参数。
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公开(公告)号：CN109142167B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201810671398.X
申请日：2018-06-26
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G01N15/02
Abstract: 本发明公开一种磨矿粒度的在线鲁棒正则软测量模型的建立方法，包括以下步骤：S1，在磨矿过程变量中，选取与磨矿粒度相关性最高的五个过程变量作为输入变量，对磨矿粒度进行建模估计；S2，初始化在线鲁棒正则随机向量功能链接网络结构与参数，并建立引入L2‑岭回归的正则化随机向量功能链接网络模型，计算样本初始残差；S3，在鲁棒建模初始学习阶段，根据样本的初始残差由基于IGG法的M估计的权函数计算出每一个样本参与建模时的权重大小，并更新网络模型的初始输出权重；S4，在在线估计与鲁棒建模在线学习阶段，利用网络模型，根据实时采集的磨矿过程数据在线估计当前时刻的磨矿粒度，并引入输出权重偏移约束，自适应更新随机向量功能链接网络参数。
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公开(公告)号：CN109543230B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN201811242427.7
申请日：2018-10-24
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F16/25
Abstract: 本发明公开了一种基于Unity3D的重介质选煤虚拟仿真系统及方法，包括虚拟选煤过程监视装置、变量/仿真结果数据库和选煤过程控制算法库；所述虚拟选煤过程监视装置的监视界面由Unity3D开发工具实现的重介质选煤三维虚拟场景界面搭建而成；虚拟选煤过程监视装置包括用户管理功能模块、虚拟选煤场景第一人称漫游功能模块、多人联机功能模块、虚拟选煤过程运转动画功能模块、选煤设备查询功能模块、选煤过程控制算法设计功能模块、系统日志模块；本发明具有性价比高、通用性好、过程更为直观、且仿真功能强的优点。
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公开(公告)号：CN109543230A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811242427.7
申请日：2018-10-24
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Unity3D的重介质选煤虚拟仿真系统及方法，包括虚拟选煤过程监视装置、变量/仿真结果数据库和选煤过程控制算法库；所述虚拟选煤过程监视装置的监视界面由Unity3D开发工具实现的重介质选煤三维虚拟场景界面搭建而成；虚拟选煤过程监视装置包括用户管理功能模块、虚拟选煤场景第一人称漫游功能模块、多人联机功能模块、虚拟选煤过程运转动画功能模块、选煤设备查询功能模块、选煤过程控制算法设计功能模块、系统日志模块；本发明具有性价比高、通用性好、过程更为直观、且仿真功能强的优点。
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