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基于即时学习算法非线性系统多模型自适应控制被引量：3: 1; 作者孙维王伟《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2002年第5期611-615,共5页; 针对可获得大量输入输出数据的非线性系统 ,提出一种改进的即时模型辨识方法 ,并与自校正的极点配置控制算法相结合 ,设计多模型自适应控制器 .所提出的建模方法和相应的多模型自适应控制器能较好地逼近非线性系统的动态特性。; 关键词多模型自适应控制非线性系统极点配置即时学习算法建模方法即时局部模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进即时学习算法的湿法冶金浸出过程建模被引量：15: 2; 作者牛大鹏刘元清《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第7期2873-2879,共7页; 针对湿法冶金浸出过程中存在的多变量、非线性和多工况等问题,采用基于即时学习算法的最小二乘支持向量机建立浸出率的预测模型。将时间有序性引入到即时学习算法学习集的选取规则中以确定系统当前工作点的建模邻域,从而提高模型精度;... 展开更多; 关键词湿法冶金浸出过程即时学习算法最小二乘支持向量机时间有序性累计相似因子; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于即时学习算法的短期负荷预测方法被引量：23: 3; 作者朱清智董泽马宁《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2020年第7期92-98,共7页; 针对电力系统短期负荷数据存在非线性和时变性等问题,提出了一种变量相关性局部即时学习算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)的电力系统短期负荷预测模型。利用互信息计算气象数据、各气象因素等变量的相关度,并引入到即时学习算法训练集中... 展开更多; 关键词短期电力负荷最小二乘支持向量机即时学习算法变量相关性相似度阈值; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于变量相关性自适应即时学习算法的火电厂SCR脱硝系统建模被引量：15: 4; 作者董泽马宁 +1 位作者任林孟磊《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2019年第2期83-90,共8页; 针对选择性催化还原(SCR)脱硝系统工作过程中存在非线性、多变量和时变性等问题,将变量相关性引入即时学习算法,同时引入局部模型自适应更新策略,建立了基于变量相关性自适应即时学习算法的最小二乘支持向量机模型。利用互信息计算各个... 展开更多; 关键词即时学习算法选择性催化还原最小二乘支持向量机互信息自适应; 在线阅读下载PDF 职称材料

新型同步发电机励磁控制器的设计被引量：3: 5; 作者郝晓弘施振雷张萍《工矿自动化》 2011年第9期64-67,共4页; 针对传统的基于迭代学习控制算法的同步发电机励磁控制器存在初始控制信号由经验确定的问题,提出了一种基于即时学习型迭代学习控制算法的同步发电机励磁控制器的设计方案。该方案在迭代学习控制算法中引入即时学习算法,利用即时学习算... 展开更多; 关键词同步发电机励磁控制器迭代学习控制即时学习算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

重构样本下改进飞机油耗预测方法被引量：1: 6; 作者陈静杰王希《计算机工程与设计》北大核心 2021年第11期3232-3238,共7页; 为精准预测固定机型飞机燃油消耗量,针对飞机油耗数据受多种外界因素影响而存在复杂非线性的问题,提出一种重构样本下飞机油耗增强自适应差分进化相关向量机(enhanced fitness adaptive-differential evolution-relevance vector machin... 展开更多; 关键词飞机油耗预测即时学习算法增强自适应算法差分进化算法相关向量机; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于即时学习算法非线性系统多模型自适应控制被引量：3: 1; 作者孙维王伟; 机构东北大学信息工程学院大连理工大学信息与控制研究中心; 出处《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2002年第5期611-615,共5页; 基金国家杰出青年科学基金资助项目 (6982 5 10 6) 教育部高等学校骨干教师资助计划资助项目; 文摘针对可获得大量输入输出数据的非线性系统 ,提出一种改进的即时模型辨识方法 ,并与自校正的极点配置控制算法相结合 ,设计多模型自适应控制器 .所提出的建模方法和相应的多模型自适应控制器能较好地逼近非线性系统的动态特性。; 关键词多模型自适应控制非线性系统极点配置即时学习算法建模方法即时局部模型; Keywords nonlinear system pole placement adaptive control/ lazy learning algorithm multi model; 分类号 TP273.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] N945.12 [自然科学总论—系统科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进即时学习算法的湿法冶金浸出过程建模被引量：15: 2; 作者牛大鹏刘元清; 机构东北大学信息科学与工程学院; 出处《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第7期2873-2879,共7页; 基金国家自然科学基金项目(61673092 61304121 +1 种基金 61533007) 中央高校基本科研业务费专项资金(N150404017)~~; 文摘针对湿法冶金浸出过程中存在的多变量、非线性和多工况等问题,采用基于即时学习算法的最小二乘支持向量机建立浸出率的预测模型。将时间有序性引入到即时学习算法学习集的选取规则中以确定系统当前工作点的建模邻域,从而提高模型精度;引入累计相似因子以提高所建模型的实时性,并利用自适应相似度阈值来判定是否需要重新建立当前工作点的局部模型。将改进的建模方法应用到湿法冶金浸出过程浸出率的预测中,仿真结果表明,所建模型具有较高的精度和实时性,可用于湿法冶金工业生产过程。; 关键词湿法冶金浸出过程即时学习算法最小二乘支持向量机时间有序性累计相似因子; Keywords hydrometallurgy leaching process just-in-time learning algorithm least squares support vector machine time order cumulative similarity factor; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于即时学习算法的短期负荷预测方法被引量：23: 3; 作者朱清智董泽马宁; 机构华北电力大学河南工业职业技术学院; 出处《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2020年第7期92-98,共7页; 基金国家自然科学基金项目资助(71471060) 河南省科技攻关项目资助(202102210134)。; 文摘针对电力系统短期负荷数据存在非线性和时变性等问题,提出了一种变量相关性局部即时学习算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)的电力系统短期负荷预测模型。利用互信息计算气象数据、各气象因素等变量的相关度,并引入到即时学习算法训练集中,用以选择当前电力系统负荷的建模邻域,提高系统短期负荷模型预测的精度。利用相似度阈值对局部模型进行自适应更新,增强系统负荷模型实时性。利用Matlab对某市宛城区的负荷量进行预测,结果表明,基于即时学习算法的电力系统短期负荷预测模型误差更小,系统预测精度更高。; 关键词短期电力负荷最小二乘支持向量机即时学习算法变量相关性相似度阈值; Keywords short-term load forecasting LSSVM JIT variable correlation similarity threshold; 分类号 TM715 [电气工程—电力系统及自动化] TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于变量相关性自适应即时学习算法的火电厂SCR脱硝系统建模被引量：15: 4; 作者董泽马宁任林孟磊; 机构华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制工程技术研究中心大唐环境产业集团股份有限公司; 出处《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2019年第2期83-90,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(71471060) 河北省自然科学基金资助项目(E2018502111); 文摘针对选择性催化还原(SCR)脱硝系统工作过程中存在非线性、多变量和时变性等问题,将变量相关性引入即时学习算法,同时引入局部模型自适应更新策略,建立了基于变量相关性自适应即时学习算法的最小二乘支持向量机模型。利用互信息计算各个输入变量与输出量的相关度,将计算出的相关度引入到即时学习算法学习集的选取中,用以选择当前工况点的建模邻域,进而提高模型精度;采用自适应相似度阈值更新方法对局部模型进行更新,增强模型实时性。将该方法应用于SCR脱硝系统建模仿真。结果表明,改进后的即时学习算法的预测精度高,且具有很好的实时性。; 关键词即时学习算法选择性催化还原最小二乘支持向量机互信息自适应; Keywords just-in-time learning algorithm selective catalytic reduction least squares support vector machine(LSSVM) mutual information self-adaption; 分类号 TM621 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名新型同步发电机励磁控制器的设计被引量：3: 5; 作者郝晓弘施振雷张萍; 机构兰州理工大学电气工程与信息工程学院; 出处《工矿自动化》 2011年第9期64-67,共4页; 基金甘肃省国际合作项目(0708WCGA45); 文摘针对传统的基于迭代学习控制算法的同步发电机励磁控制器存在初始控制信号由经验确定的问题,提出了一种基于即时学习型迭代学习控制算法的同步发电机励磁控制器的设计方案。该方案在迭代学习控制算法中引入即时学习算法,利用即时学习算法计算初始控制信号,有效减少了初始控制信号与理想控制信号之间的误差。仿真结果表明,该励磁控制器收敛速度快,具有更强的维持机端电压的能力。; 关键词同步发电机励磁控制器迭代学习控制即时学习算法; Keywords synchronous generator, excitation controller, iterative learning control, lazy learning algorithm; 分类号 TD614 [矿业工程—矿山机电]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名重构样本下改进飞机油耗预测方法被引量：1: 6; 作者陈静杰王希; 机构中国民航大学电子信息与自动化学院中国民航大学计算机科学与技术学院中国民航大学中国民航环境与可持续发展研究中心(智库) 中国民航大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室; 出处《计算机工程与设计》北大核心 2021年第11期3232-3238,共7页; 基金中美绿色航线基金项目(GH201661279) 国家科技支撑计划基金项目(2012BAC20B0304)。; 文摘为精准预测固定机型飞机燃油消耗量,针对飞机油耗数据受多种外界因素影响而存在复杂非线性的问题,提出一种重构样本下飞机油耗增强自适应差分进化相关向量机(enhanced fitness adaptive-differential evolution-relevance vector machine,EFADE-RVM)的预测方法。通过引入相似输入产生相似输出的即时学习算法选择相关样本集形成重构样本,利用增强自适应差分进化算法优化相关向量机核函数参数,解决核函数参数选择困难的问题,建立飞机油耗预测模型。实验结果表明,所提模型的飞机油耗预测精度高,具有更好的预测性能。; 关键词飞机油耗预测即时学习算法增强自适应算法差分进化算法相关向量机; Keywords aircraft fuel consumption prediction just-in-time learning algorithm enhanced fitness adaptive algorithm differential evolution algorithm relevance vector machine; 分类号 TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于即时学习算法非线性系统多模型自适应控制	孙维王伟	《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2002	3	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于改进即时学习算法的湿法冶金浸出过程建模	牛大鹏刘元清	《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2017	15	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于即时学习算法的短期负荷预测方法	朱清智董泽马宁	《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心	2020	23	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于变量相关性自适应即时学习算法的火电厂SCR脱硝系统建模	董泽马宁任林孟磊	《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心	2019	15	在线阅读下载PDF 职称材料
5	新型同步发电机励磁控制器的设计	郝晓弘施振雷张萍	《工矿自动化》	2011	3	在线阅读下载PDF 职称材料
6	重构样本下改进飞机油耗预测方法	陈静杰王希	《计算机工程与设计》北大核心	2021	1	在线阅读下载PDF 职称材料