基于差分进化算法的PTA过程平均粒径的动态软测量

来源 :信息技术与网络安全 | 被引量 : 0次 | 上传用户：feiyulaile

【摘要】

：

针对工业过程中由于时延问题造成软测量模型预测精度不高的问题,给出了一种通过差分进化算法估计时延的动态软测量方法.通过偏最小二乘法建立合适的适应度函数,将软测量系统的时延参数估计问题转化为一个多维非线性优化问题,然后利用差分进化算法的全局搜索能力求解该优化问题.针对PTA精制过程中的PTA平均粒径大小建模研究,结果表明,时延参数估计的引入大大提高了软测量模型的预测精度,证实了所提方法的有效性和可行性.

【作者】

：

郭储磊

【机构】

：

南京邮电大学自动化学院,江苏南京 210000

【出处】

：

信息技术与网络安全

【发表日期】

：

2022年2期

【关键词】

：

软测量差分进化时延估计偏最小二乘法

下载到本地 , 更方便阅读

下载此文赞助VIP

声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架

论文部分内容阅读

其他文献

基于深度强化学习的智能车间调度方法研究

工业物联网的空前繁荣为传统的工业生产制造模式开辟了一条新的道路.智能车间调度是整个生产过程实现全面控制和柔性生产的关键技术之一,要求以最大完工时间最小化分派多道工序和多台机器的生产调度.首先,将车间调度问题定义为马尔可夫决策过程,建立了一个基于指针网络的车间调度模型.其次,将作业调度过程看作是从一个序列到另一个序列的映射,提出了一种基于深度强化学习的车间调度算法.通过分析模型在不同参数设置下的收敛性,确定了最优参数.在不同规模的公共数据集和实际生产数据集上的实验结果表明,所提出的深度强化学习算法能够取得更

期刊

工业物联网智能车间调度柔性生产深度强化学习车间调度方法

边云协同场景下基于强化学习的精英分层任务卸载策略研究

随着5G的发展以及应用程序功能的丰富,应用程序对终端设备的计算能力提出了更高的要求,为了提高终端设备对应用程序的计算能力,降低任务的处理时间,针对移动边缘计算环境,提出了一种边云协同的任务卸载方式,并设计了基于强化学习的精英分层进化算法(RL-EHEA,elite hierarchical evolutionary algorithm com-bined with reinforcement learning)进行卸载决策,使多个具有依赖关系与截止时间的任务对计算资源竞争.结果表明,与遗传算法(GA,ge

期刊

移动边缘计算任务卸载边云协同进化算法串行任务

SM9在泛在物联网中的应用研究

泛在物联网使物联网融入互联网,在打破数据孤岛的同时令海量设备处于更加复杂的网络环境,安全风险更加突出.传统的公钥密码基础设施(PKI)安全方案数字证书管理开销大、管理复杂,不适合泛在物联网的安全建设.基于标识的密码体制(IBC)消除了安全应用中大量交换数字证书的问题,更加易于部署和使用.基于我国制定的IBC密码标准SM9提出了泛在物联网轻量化安全方案,设计了SM9秘钥基础设施架构,分析了系统实现途径,解决设备接入与管理、对等身份验证、保密通信、关键数据防护等安全问题.提出的方案具有轻量级、开销较小、系统自

期刊

泛在物联网SM9PKI秘钥基础设施

基于差分进化算法的PTA过程平均粒径的动态软测量

其他学术论文