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公开(公告)号：CN110309864B
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN201910528539.7
申请日：2019-06-18
Applicant: 北京化工大学 , 北京国控天成科技有限公司
Abstract: 一种融合局部相似度和全局相似度的协同过滤推荐方案的方法，属于方案推荐技术领域。基于协同过滤算法的思想，从相似度计算方面进行突破，一是采用全部用户项目评分计算全局相似度，有效利用了数据的信息，能够解决数据稀疏性，二是利用用户的共同评分信息，将评分分为都是积极评分、都是消极评分以及两种评分结合三种情况，计算局部相似度，能够充分有效利用用户之间的共有信息，将两种相似度进行融合，能够有效提高预测的准确度。
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公开(公告)号：CN111506036B
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202010447349.5
申请日：2020-05-25
Applicant: 北京化工大学 , 北京国控天成科技有限公司
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种重尾噪声干扰下的多变量Hammerstein模型的辨识方法及系统，提出了一种混沌樽海鞘方法CSSA，用于解决实际工业生产中，重尾噪声广泛存在导致的辨识结果不准确的问题。本发明使用多项式对Hammerstein系统的非线性部分进行等效，通过系统的输入输出数据，使用CSSA方法迭代获得Hammerstein系统待辨识参数，为解决复杂重尾噪声干扰下的多变量Hammerstein模型辨识问题提供了一种新方案。
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公开(公告)号：CN107544255B
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN201710947324.X
申请日：2017-10-12
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种批次注塑过程的状态补偿模型控制方法。本发明在控制器的设计中引入了一个新的误差补偿策略，首先在传统的控制模型中加入时间后向差分算子，然后引入状态模型，选取合适的状态向量，引入跟踪误差，最终获得所需要的控制模型，然后选取合适的对象函数，通过调节控制参数最终得到最优控制律，该方法结合了模型预测控制和迭代学习控制策略的优点，提高了批处理过程中控制策略的整体性能。
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公开(公告)号：CN106950822B
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201710171542.9
申请日：2017-03-22
Applicant: 北京化工大学 , 北京国控天成科技有限公司
Abstract: 针对工业过程中广泛存在的重尾噪声影响下的非线性系统的辨识，目前还没有被过多的研究。本发明公开一种复杂重尾噪声影响下多变量Hammerstein模型的辨识方法，利用高斯混合分布来改进布谷鸟算法(CS)，所形成新算法为GMDA，RBF神经网络可以近似复杂非线性系统，以及所改进布谷鸟算法GMDA强大的全局搜索能力。利用GMDA训练RBF神经网络的结构，以此来近似Hammerstein模型的静态非线性部分，同时利用GMDA算法来辨识线性部分的参数值。提供了一种解决复杂重尾噪声影响下多变量Hammerstein模型辨识问题的有效途径。
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公开(公告)号：CN109740064A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201910046947.9
申请日：2019-01-18
Applicant: 北京化工大学 , 北京国控天成科技有限公司
IPC: G06F16/9535
Abstract: 本发明提供一种融合矩阵分解和挖掘用户项目信息的CF(协同过滤)推荐方法，包括以下步骤：读取用户对物品的历史评分数据、项目类型数据信息；基于FunkSVD模型优化分解用户评分矩阵，加入相似度因子计算生成用户评分预测矩阵；通过优化占据不同比重的CF用户和项目信息计算最优相似度，预测用户评分，产生Top-N推荐列表。本发明的优点：(1)基于FunkSVD模型优化分解用户评分矩阵，加入信任度因子预测用户评分矩阵，缓解传统矩阵分解模型因数据稀疏造成预测准确度不高的问题；(2)基于用户信息和项目信息计算相似度，解决传统推荐算法过度依赖历史数据导致冷启动问题；(3)引入用户之间的信任度关系，提高传统CF推荐算法的推荐精度和可解释性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105629766B
公开(公告)日：2018-04-03
申请号：CN201610150833.5
申请日：2016-03-16
Applicant: 北京化工大学 , 北京国控天成科技有限公司
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明公开了一种基于阶跃测试的多变量时滞系统辨识方法，主要针对存在纯滞后环节的传递函数模型提出了频域内的辨识方法，该方法适用于大部分化工过程(如减压加热炉等)。基于阶跃测试的多变量时滞系统辨识方法包括，系统测试单元，用于激励被辨识对象，从而得到用于辨识的输入输出数据；数据处理单元，将系统测试所得的数据进行降噪等处理，使得到的数据受噪声影响小，并且根据处理得到的数据计算系统的频域响应；参数估计单元，将纯滞后环节进行线性化处理，然后通过最小二乘法估计出各个参数，最后通过迭代优化各个模型参数。本发明的优点是不仅能用于一般的开环系统，也可以直接用于闭环辨识而不增加模型阶次，辨识精度高，能为控制器设计工程师设计控制器提供高精度模型。
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公开(公告)号：CN104834217B
公开(公告)日：2017-10-27
申请号：CN201510205384.5
申请日：2015-04-27
Applicant: 北京化工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种二元精馏塔的抗饱和控制分析系统，针对二元精馏塔，提供抗饱和控制分析方法，满足控制工程师分析要求。该系统包括，辨识单元，用于根据二元精馏塔的输入和输出，辨识出二元精馏塔的传递函数；解耦单元，根据简单解耦分析方法对所述系统辨识单元辨识出的传递函数进行解耦并给出解耦后的传递函数；抗饱和控制单元，用于根据解耦后的传递函数设计抗饱和控制器，并输出控制器参数。本发明的优点是系统结构简单，调节参数少，计算简便，便于控制工程师应用，明显改善二元精馏塔的控制性能，提高生产效率和经济效益。
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公开(公告)号：CN104898425B
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201510254086.5
申请日：2015-05-19
Applicant: 北京化工大学 , 北京国控天成科技有限公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 基于静态前馈补偿的抗饱和内模控制系统设计方法，用于过程工业控制系统。该方法包括控制器Q、含有饱和环节的被控对象Gp、被控对象的内部模型Gm以及三个静态补偿器K1、K2、K3；通过在原有的内模控制系统基础上进行静态前馈分析，分别就饱和现象引起的控制器输入偏差、控制器输出偏差和对象输出减缓引起的控制器输出偏差进行补偿。通过在原有内模控制系统中引入3个补偿回路，改善了对象的输出响应。与现有技术相比，本发明是基于对象的传递函数进行控制器、补偿器设计，使工程师更容易理解；同时，本发明与传统的抗饱和内模控制思想不同，是以静态前馈补偿思想改善对象的输出响应，在实际应用中有更高的可实现性。
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公开(公告)号：CN104749954A
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201510065397.7
申请日：2015-02-08
Applicant: 北京化工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 基于内模控制策略的智能灰箱控制装置涉及工业过程控制领域，针对于复杂化学工业过程对象的控制系统，目的在于简化传统的复杂设计过程，满足企业的生产实际要求。本发明利用内部模型控制策略的思想，将辨识模块与控制模块集成一体，提出了一种基于内部模型控制策略的智能灰箱控制系统。本发明主要包括辨识模块和控制模块；控制模块又包括模型分类器模块和参数整定模块。模型分类器模块采用SVM技术实现有效匹配模型的智能分类；参数整定模块又包括两种方案：方案一是采用离线控制器库与参数整定相结合的方式；方案二是采用预设控制的结构形式与在线参数寻优整定的方式。本发明的优点是系统结构简单，设计过程简化，提高控制系统精度和生产效益。
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公开(公告)号：CN110609897B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN201910739668.0
申请日：2019-08-12
Applicant: 北京化工大学 , 北京国控天成科技有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F40/289 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种融合全局和局部特征的多类别中文文本分类方法，具体过程如下：获取文本数据并进行预处理；把预处理后的文本向量化表示；利用带有注意力机制的双向长短期记忆网络获取文本的上下文语义特征；然后利用宽卷积神经网络在上下文语义特征的基础上提取带有局部语义信息的全局语义特征；把最终的特征向量输入到分类层实现文本分类。本发明以循序渐进的方式先捕获全局语义特征再捕捉局部语义特征，可以更好的提取文本特征，从而进一步提高文本分类的精度。本发明较好的解决了现有技术在长文本、多类别中文文本分类中存在的提取语义关键特征难度大、分类效果差的问题。
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