计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2012年
26期
231-234,248
,共5页
混合变异%自适应%遗传算法%明胶浓度%软测量
混閤變異%自適應%遺傳算法%明膠濃度%軟測量
혼합변이%자괄응%유전산법%명효농도%연측량
胶液浓度的测量在明胶的生产过程中是一项很重要的任务,为解决明胶浓度胶液手工检测中存在的滞后时间长、测量误差大等实际问题,将软测量技术应用到明胶的浓度测量中.通过对明胶生产工艺的分析,采用小波神经网络建立软测量模型,利用混合变异自适应遗传算法对模型参数进行优化.用现场采集并归一化后的120组数据做仿真实验,其中80组作为训练,40组作为预测.仿真结果表明,该算法迭代67次后误差平方和低于0.01并趋于稳定.证明混合变异自适应遗传算法可增强小波神经网络模型的鲁棒性和提高收敛速度.所以该算法用于明胶浓度的软测量中是可行的.
膠液濃度的測量在明膠的生產過程中是一項很重要的任務,為解決明膠濃度膠液手工檢測中存在的滯後時間長、測量誤差大等實際問題,將軟測量技術應用到明膠的濃度測量中.通過對明膠生產工藝的分析,採用小波神經網絡建立軟測量模型,利用混閤變異自適應遺傳算法對模型參數進行優化.用現場採集併歸一化後的120組數據做倣真實驗,其中80組作為訓練,40組作為預測.倣真結果錶明,該算法迭代67次後誤差平方和低于0.01併趨于穩定.證明混閤變異自適應遺傳算法可增彊小波神經網絡模型的魯棒性和提高收斂速度.所以該算法用于明膠濃度的軟測量中是可行的.
효액농도적측량재명효적생산과정중시일항흔중요적임무,위해결명효농도효액수공검측중존재적체후시간장、측량오차대등실제문제,장연측량기술응용도명효적농도측량중.통과대명효생산공예적분석,채용소파신경망락건립연측량모형,이용혼합변이자괄응유전산법대모형삼수진행우화.용현장채집병귀일화후적120조수거주방진실험,기중80조작위훈련,40조작위예측.방진결과표명,해산법질대67차후오차평방화저우0.01병추우은정.증명혼합변이자괄응유전산법가증강소파신경망락모형적로봉성화제고수렴속도.소이해산법용우명효농도적연측량중시가행적.
