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FF和Profibus总线在重大危险源监控系统中的应用被引量：2: 1; 作者季刚李会军 +1 位作者侯磊马增良《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2008年第1期38-40,共3页; FF(Foundation Fieldbus)和Profibus两种现场总线同时应用于重大危险源监控系统中,现场级数据经采集后在这两种总线上传输,系统的可靠性、稳定性大大提高。在监控软件中,数据经过处理后产生报警,避免或尽可能减少危险事故的发生。上位... 展开更多; 关键词重大危险源 FF PROFIBUS 工业以太网 OPC 监控系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

OPC数据访问服务器实现机制研究被引量：29: 2; 作者马增良兰斌《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第21期65-67,71,共4页; 概述了OPC数据访问服务器的作用,讨论了它的实现机制,以及OPC服务器对象、OPC组对象、OPC项对象之间关系,具体介绍了OPC服务器对象、OPC组对象和OPC项对象实现方法。简要地介绍了OPC数据访问接口的功能。; 关键词 OPC 服务器数据访问服务器对象组对象项对象; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于GRNN和粒子群算法的酱油种曲培养条件优化被引量：2: 3; 作者张如意王学雷《中国酿造》 CAS 2012年第7期110-113,共4页; 孢子数是酱油种曲质量的一个重要指标。为提高种曲质量,基于培养过程数据,给出一种广义回归神经网络和粒子群算法相结合的优化种曲培养条件方法。首先建立预测种曲孢子数的广义回归神经网络模型,并利用交叉验证确定GRNN模型的最优参数,... 展开更多; 关键词种曲培养条件广义回归神经网络交叉验证粒子群优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于GRNN的酱油种曲孢子数预测模型被引量：1: 4; 作者张如意王学雷《中国调味品》 CAS 北大核心 2012年第10期30-33,45,共5页; 孢子数是酱油种曲质量的一个重要指标。为优化种曲培养条件,提高种曲质量,文章基于培养过程数据,建立预测种曲孢子数的GRNN神经网络模型,并利用交叉验证确定GRNN模型的最优参数。对比K近邻非参数回归方法、BP神经网络模型,GRNN神经网络... 展开更多; 关键词 GRNN 交叉验证种曲孢子数数据挖掘; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名FF和Profibus总线在重大危险源监控系统中的应用被引量：2: 1; 作者季刚李会军侯磊马增良; 机构中国科学院自动化研究所北京三博中自科技有限公司; 出处《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2008年第1期38-40,共3页; 文摘 FF(Foundation Fieldbus)和Profibus两种现场总线同时应用于重大危险源监控系统中,现场级数据经采集后在这两种总线上传输,系统的可靠性、稳定性大大提高。在监控软件中,数据经过处理后产生报警,避免或尽可能减少危险事故的发生。上位机同时运行两套OPC服务器进行过程数据的读取和写入,通过工业以太网进行车间级高速数据传输。详细阐述了整个监控系统的硬件构成、软件实现、网络拓扑等。; 关键词重大危险源 FF PROFIBUS 工业以太网 OPC 监控系统; Keywords major hazard source FF Profibus industry Ethernet network OPC monitor and control system; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名OPC数据访问服务器实现机制研究被引量：29: 2; 作者马增良兰斌; 机构中国科学院自动化研究所北京三博中自科技有限公司; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第21期65-67,71,共4页; 基金国家863高技术研究发展计划课题(编号:2001AA413020); 文摘概述了OPC数据访问服务器的作用,讨论了它的实现机制,以及OPC服务器对象、OPC组对象、OPC项对象之间关系,具体介绍了OPC服务器对象、OPC组对象和OPC项对象实现方法。简要地介绍了OPC数据访问接口的功能。; 关键词 OPC 服务器数据访问服务器对象组对象项对象; Keywords OPC,SERVER,DATA ACCESS; 分类号 TP31 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于GRNN和粒子群算法的酱油种曲培养条件优化被引量：2: 3; 作者张如意王学雷; 机构中国科学院自动化研究所北京三博中自科技有限公司; 出处《中国酿造》 CAS 2012年第7期110-113,共4页; 文摘孢子数是酱油种曲质量的一个重要指标。为提高种曲质量,基于培养过程数据,给出一种广义回归神经网络和粒子群算法相结合的优化种曲培养条件方法。首先建立预测种曲孢子数的广义回归神经网络模型,并利用交叉验证确定GRNN模型的最优参数,而后使用粒子群算法寻优种曲培养条件。仿真实验显示优化结果可应用于实践指导生产,且算法易于实施、运行速度快。; 关键词种曲培养条件广义回归神经网络交叉验证粒子群优化; Keywords Koji cultivation conditions； general regression neural network（GRNN）； cross validation； particle swarm optimization（PSO）；; 分类号 TS264.2 [轻工技术与工程—发酵工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于GRNN的酱油种曲孢子数预测模型被引量：1: 4; 作者张如意王学雷; 机构中国科学院自动化研究所北京三博中自科技有限公司; 出处《中国调味品》 CAS 北大核心 2012年第10期30-33,45,共5页; 文摘孢子数是酱油种曲质量的一个重要指标。为优化种曲培养条件,提高种曲质量,文章基于培养过程数据,建立预测种曲孢子数的GRNN神经网络模型,并利用交叉验证确定GRNN模型的最优参数。对比K近邻非参数回归方法、BP神经网络模型,GRNN神经网络模型具有更好的计算稳定性和预测准确性。; 关键词 GRNN 交叉验证种曲孢子数数据挖掘; Keywords GRNN cross validation koji spores number data mining; 分类号 TS264.21 [轻工技术与工程—发酵工程]; 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	FF和Profibus总线在重大危险源监控系统中的应用	季刚李会军侯磊马增良	《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心	2008	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	OPC数据访问服务器实现机制研究	马增良兰斌	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2003	29	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于GRNN和粒子群算法的酱油种曲培养条件优化	张如意王学雷	《中国酿造》 CAS	2012	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于GRNN的酱油种曲孢子数预测模型	张如意王学雷	《中国调味品》 CAS 北大核心	2012	1	在线阅读下载PDF 职称材料