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基于FCM-WPPCR协同度量的转炉炼钢终点碳温软测量方法: 1; 作者赵安刘辉陈甫刚《控制理论与应用》北大核心 2025年第5期1026-1038,共13页; 转炉炼钢终点碳温的准确检测是吹炼末期判断出钢的关键,而非线性、多工况的数据特性是软测量有效预测终点碳温的难点.针对复杂工业数据下即时学习直接度量相关样本困难且度量依据较为单一,致使样本匹配失准的问题,本文提出一种模糊C均... 展开更多; 关键词转炉炼钢预测分析相似性度量即时学习软测量; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于WGKSOM-DRCA自适应即时学习的转炉炼钢终点碳温软测量方法: 2; 作者陈棕鑫刘辉 +1 位作者陈甫刚刘建勋《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期103-117,共15页; 转炉炼钢终点碳温的准确预测是实现转炉终点控制的关键。针对转炉生产过程数据存在波动性大和非线性特点引起传统即时学习度量的算法学习集质量低,进而削弱模型预测性能的问题,提出了一种基于加权高斯核自组织映射动态相关成分分析(WGKS... 展开更多; 关键词转炉炼钢即时学习软测量自组织映射高斯核函数相关成分分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

频域多方向C-UNet及动态损失的工业烟尘图像分割: 3; 作者张大锦刘辉 +1 位作者陈甫刚赵安《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期543-554,共12页; 工业烟尘污染等级监测中烟尘的准确分割是污染等级判定的重要前提.针对边缘模糊且方向多变烟尘在特征提取过程中边缘方向细节信息提取困难、分割不准确的问题,本文提出一种频域多方向C-UNet及动态损失的工业烟尘图像分割方法.首先,通过... 展开更多; 关键词工业烟尘图像分割轮廓波变换特征提取动态损失函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进遗传算法的转炉炼钢过程数据特征选择被引量：18: 4; 作者刘辉曾鹏飞 +1 位作者巫乔顺陈甫刚《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第12期185-195,共11页; 转炉炼钢生产过程数据特征选择是实现终点碳温预报的关键,针对生产过程高维数据不利于快速精确预测终点碳温的问题,提出一种改进遗传算法的转炉炼钢生产过程数据特征选择方法。首先采用皮尔逊相关系数衡量不同特征的重要贡献度,进而构... 展开更多; 关键词转炉炼钢特征选择碳温预测改进遗传算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

衔接注意力机制与残差ASPP的W-Net工业烟尘图像分割被引量：1: 5; 作者詹光莉刘辉 +1 位作者陈甫刚杨路《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期160-171,共12页; 工业烟尘图像分割是基于烟尘图像监测污染等级判定的重要环节.针对工业烟尘分割时存在的小目标烟尘漏检、大目标烟尘误检以及分割结果精度低等问题,提出了一种结合衔接注意力机制和残差空洞空间金字塔池化(ASPP)的W-Net网络.使用衔接注... 展开更多; 关键词工业烟尘图像分割注意力机制空洞空间金字塔池化 W-Net; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于CJS-SLLE降维与即时学习的转炉炼钢终点碳温软测量方法被引量：2: 6; 作者赵安刘辉 +2 位作者陈甫刚刘旭琛张大锦《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期1839-1850,共12页; 转炉炼钢中碳温的准确检测是终点判断的关键,基于数据驱动的终点碳温软测量方法是一种有效途径,但转炉炼钢生产过程数据存在高维度、非线性和数据波动大的问题.针对这一问题,本文提出一种降维与即时学习的终点碳温软测量(CJS-SLLE)算法... 展开更多; 关键词转炉炼钢即时学习相似性度量预测分析降维; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于FCM-WPPCR协同度量的转炉炼钢终点碳温软测量方法: 1; 作者赵安刘辉陈甫刚; 机构昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明理工大学云南省人工智能重点实验室云南昆钢电子信息科技有限公司; 出处《控制理论与应用》北大核心 2025年第5期1026-1038,共13页; 基金国家自然科学基金项目(62263016,61863018) 云南省科技厅应用基础研究项目(202001AT070038)资助.; 文摘转炉炼钢终点碳温的准确检测是吹炼末期判断出钢的关键,而非线性、多工况的数据特性是软测量有效预测终点碳温的难点.针对复杂工业数据下即时学习直接度量相关样本困难且度量依据较为单一,致使样本匹配失准的问题,本文提出一种模糊C均值聚类加权后验概率与聚类关系(FCM-WPPCR)协同度量策略,用于即时学习最佳样本子集选择.该策略通过模糊C均值聚类划分多工况子簇,并引入推土机距离(EMD)准则构建一种后验概率模式表征待测样本在各簇中的隶属度;其次,通过最大均值差异确定其他子簇与最大隶属度子簇的相关度后,计算待测样本与各簇样本EMD距离的均值构造一种协同度量机制加权后验概率和簇关系,以确定待测样本在各簇中样本选择的执行标准;最后,在各簇中选择相关样本构造最佳样本子集,并建立局部回归模型预测终点碳温.通过实际炼钢生产过程数据仿真,碳含量在±0.02%误差范围内预测精度达到92.60%,温度在±10℃误差范围内预测精度达到93.30%.; 关键词转炉炼钢预测分析相似性度量即时学习软测量; Keywords BOF steelmaking predictive analytics similarity measurement JITL soft senser; 分类号 TF713 [冶金工程—钢铁冶金]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于WGKSOM-DRCA自适应即时学习的转炉炼钢终点碳温软测量方法: 2; 作者陈棕鑫刘辉陈甫刚刘建勋; 机构昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明理工大学云南省人工智能重点实验室云南昆钢电子信息科技有限公司; 出处《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期103-117,共15页; 基金国家自然科学基金资助项目(61863018,62263016) 云南省科技厅应用基础研究资助项目(202001AT070038)。; 文摘转炉炼钢终点碳温的准确预测是实现转炉终点控制的关键。针对转炉生产过程数据存在波动性大和非线性特点引起传统即时学习度量的算法学习集质量低,进而削弱模型预测性能的问题,提出了一种基于加权高斯核自组织映射动态相关成分分析(WGKSOM-DRCA)自适应即时学习软测量建模方法用于转炉炼钢终点碳温预测。首先,采用引入标签信息的WGK度量准则构造WGKSOM聚类算法引导聚类方向,提高算法的聚类质量并降低类簇数据波动性对于建模的影响;其次,利用高斯后验概率计算待测样本的隶属度并通过引入动态因子构建DRCA度量策略,从而实现自适应的样本选择,进一步提升待测样本对应的局部算法学习集质量并用于局部模型训练,最终输出终点碳温的预测结果。实验表明,所提算法在转炉炼钢终点碳温预测上相对于其他算法有更好的表现,在±0.02%的预测误差范围,碳含量的预测精度为92%,在±10℃的误差范围,温度的预测精度为93.5%。; 关键词转炉炼钢即时学习软测量自组织映射高斯核函数相关成分分析; Keywords basic oxygen furnace just-in-time-learning soft sensor self organization map Gaussian kernel function relevant component analysis; 分类号 TP391 [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

题名频域多方向C-UNet及动态损失的工业烟尘图像分割: 3; 作者张大锦刘辉陈甫刚赵安; 机构昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明理工大学云南省人工智能重点实验室云南昆钢电子信息科技有限公司; 出处《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期543-554,共12页; 基金国家自然科学基金项目(62263016,61863018) 云南省科技厅应用基础研究项目(202001AT070038)资助.; 文摘工业烟尘污染等级监测中烟尘的准确分割是污染等级判定的重要前提.针对边缘模糊且方向多变烟尘在特征提取过程中边缘方向细节信息提取困难、分割不准确的问题,本文提出一种频域多方向C-UNet及动态损失的工业烟尘图像分割方法.首先,通过构建轮廓波多方向分解下采样结构增强编码阶段烟尘边缘方向信息的提取能力;其次,通过轮廓波变换提取烟尘8个边缘方向细节信息进行跳跃连接,提升持续采样过程中细节信息的表达准确度;然后,构建轮廓波细节重构上采样结构增强解码阶段烟尘边缘细节信息的恢复能力;最后,提出一种动态加权策略构建组合损失函数来优化训练网络,增强网络对烟尘边缘特征的提取能力.结果表明,本文方法与U-Net和其他同类方法相比在指标上有较好提升,改善了烟尘边缘分割不准确的问题,在不同烟尘场景上的分割效果也优于现有分割模型.; 关键词工业烟尘图像分割轮廓波变换特征提取动态损失函数; Keywords industrial smoke image segmentation contourlet transform feature extraction dynamic loss function; 分类号 X831 [环境科学与工程—环境工程] TP391.41 [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

题名基于改进遗传算法的转炉炼钢过程数据特征选择被引量：18: 4; 作者刘辉曾鹏飞巫乔顺陈甫刚; 机构昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明理工大学云南省人工智能重点实验室云南昆钢电子信息科技有限公司; 出处《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第12期185-195,共11页; 基金国家自然科学基金(61863018)项目资助.; 文摘转炉炼钢生产过程数据特征选择是实现终点碳温预报的关键,针对生产过程高维数据不利于快速精确预测终点碳温的问题,提出一种改进遗传算法的转炉炼钢生产过程数据特征选择方法。首先采用皮尔逊相关系数衡量不同特征的重要贡献度,进而构造反映过程数据特征与终点碳温相关性的目标函数;然后通过目标函数定义了种群的最大、最小、平均适应度和随机个体适应度值4个变量,建立了一种自适应调节交叉变异概率机制,使得迭代寻优时种群分布更加合理的同时又提高了算法后期收敛速度,防止陷入局部最优。最后进行实际钢厂生产过程数据特征选择验证和对比实验,结果表明,特征选择平均用时为0.25 s,用于终点预报中温度误差在±5℃的精度为85.67%,碳含量预测误差在±0.01%的精度为80.67%。; 关键词转炉炼钢特征选择碳温预测改进遗传算法; Keywords converter steel-making feature selection carbon temperature prediction improved genetic algorithm; 分类号 TF713 [冶金工程—钢铁冶金] TP18 [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

题名衔接注意力机制与残差ASPP的W-Net工业烟尘图像分割被引量：1: 5; 作者詹光莉刘辉陈甫刚杨路; 机构昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明理工大学云南省人工智能重点实验室云南昆钢电子信息科技有限公司; 出处《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期160-171,共12页; 基金国家自然科学基金项目(61863018) 云南省科技厅应用基础研究项目(202001AT070038)资助。; 文摘工业烟尘图像分割是基于烟尘图像监测污染等级判定的重要环节.针对工业烟尘分割时存在的小目标烟尘漏检、大目标烟尘误检以及分割结果精度低等问题,提出了一种结合衔接注意力机制和残差空洞空间金字塔池化(ASPP)的W-Net网络.使用衔接注意力机制将两个U-Net网络组合成W-Net,W-Net能充分利用烟尘的轮廓、位置信息进行烟尘粗分割和细分割操作,两次分割能达到更精细的分割效果;此外,针对W-Net中的普通卷积功能过于简单而不能更好地提取烟尘特征的问题,提出一种兼具残差块和ASPP功能的残差ASPP结构,同时还能根据大小目标烟尘的特点进行针对性分割,分割结果更全面完整.实验结果表明,结合衔接注意力机制与残差ASPP的W-Net以较小的分割效率损失为代价获得了较高的分割精度,Recall,IoU与F-score指标提高了4%~5%,解决了大小目标烟尘存在的分割问题,烟尘的分割效果也优于其他语义分割网络.; 关键词工业烟尘图像分割注意力机制空洞空间金字塔池化 W-Net; Keywords industrial smoke image segmentation attention mechanism atrous spatial pyramid pooling W-Net; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] X831 [环境科学与工程—环境工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于CJS-SLLE降维与即时学习的转炉炼钢终点碳温软测量方法被引量：2: 6; 作者赵安刘辉陈甫刚刘旭琛张大锦; 机构昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明理工大学云南省人工智能重点实验室云南昆钢电子信息科技有限公司; 出处《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期1839-1850,共12页; 基金国家自然科学基金项目(62263016,61863018) 云南省科技厅应用基础研究项目(202001AT070038)资助。; 文摘转炉炼钢中碳温的准确检测是终点判断的关键,基于数据驱动的终点碳温软测量方法是一种有效途径,但转炉炼钢生产过程数据存在高维度、非线性和数据波动大的问题.针对这一问题,本文提出一种降维与即时学习的终点碳温软测量(CJS-SLLE)算法用于过程数据的监督降维.通过在距离度量中引入量化后的碳温标签信息,从而构造了一种带有监督信息的度量方式实现类内类间方差的调整,然后在带标签信息的基础上引入数据间方向信息,从而实现了样本标签、方向和距离三者信息融合的一种新型(CJS)相似性度量策略,应用到局部线性嵌入中获得高维训练样本低维坐标;其次,提出一种自适应局部线性投影策略用于无标签待测样本,实现其低维坐标中同样包含标签信息;最后,根据即时学习算法选取样本子集建立偏最小二乘局部回归模型对终点碳温预测.在实际转炉炼钢生产过程数据仿真下,碳含量在±0.02%误差范围内预测精度达到90%,温度在±10℃误差范围内预测精度达到87%.; 关键词转炉炼钢即时学习相似性度量预测分析降维; Keywords BOF steelmaking JITL similarity measure predictive analytics dimensionality reduction; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TF713 [冶金工程—钢铁冶金]; 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FCM-WPPCR协同度量的转炉炼钢终点碳温软测量方法	赵安刘辉陈甫刚	《控制理论与应用》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于WGKSOM-DRCA自适应即时学习的转炉炼钢终点碳温软测量方法	陈棕鑫刘辉陈甫刚刘建勋	《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	频域多方向C-UNet及动态损失的工业烟尘图像分割	张大锦刘辉陈甫刚赵安	《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于改进遗传算法的转炉炼钢过程数据特征选择	刘辉曾鹏飞巫乔顺陈甫刚	《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2019	18	在线阅读下载PDF 职称材料
5	衔接注意力机制与残差ASPP的W-Net工业烟尘图像分割	詹光莉刘辉陈甫刚杨路	《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心	2023	1	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于CJS-SLLE降维与即时学习的转炉炼钢终点碳温软测量方法	赵安刘辉陈甫刚刘旭琛张大锦	《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心	2023	2	在线阅读下载PDF 职称材料