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王秀亭

作品数：1 被引量：7H指数：1
供职机构：上海大学机电工程与自动化学院更多>>
发文基金：上海市国际科技合作基金上海市自然科学基金上海大学创新基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇蚁群
  • 1篇蚁群算法
  • 1篇群算法
  • 1篇自适
  • 1篇自适应
  • 1篇量子蚁群算法
  • 1篇裂解
  • 1篇裂解炉
  • 1篇故障诊断

机构

  • 1篇华东理工大学
  • 1篇上海大学

作者

  • 1篇王灵
  • 1篇俞金寿
  • 1篇王秀亭

传媒

  • 1篇化工学报

年份

  • 1篇2009
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于自适应量子蚁群算法的石脑油裂解炉故障诊断被引量：7
2009年
针对实际生产过程中缺乏故障数据,采用适合小样本问题的支持向量机对石脑油裂解炉进行故障诊断。为了消除高维数据及系统噪声对故障诊断的干扰,将量子编码引入蚁群算法,提出一种新的自适应量子蚁群算法进行故障特征选择以进一步提高诊断性能。数值仿真实验结果显示,提出的自适应量子蚁群算法具有更好的全局寻优性能;对石脑油裂解炉传感器故障的诊断结果表明自适应量子蚁群算法能快速、准确地搜索到关键故障特征,有效地提高了支持向量机故障诊断的正确率和鲁棒性。
王灵王秀亭俞金寿
关键词：裂解炉量子蚁群算法故障诊断
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共1页<1>
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