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题名基于PLC的啤酒发酵温度模糊PID控制系统
被引量：11
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作者
丁惠忠
陈凯峰
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机构
沙洲职业工学院电子信息工程系
江苏工程职业技术学院计算机学院
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出处
《包装与食品机械》
CAS
北大核心
2022年第6期71-76,82,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(51865046)。
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文摘
针对啤酒发酵过程中温度控制存在的时滞性问题,设计一种基于PLC的啤酒发酵温度模糊PID控制系统。通过模糊推理技术与传统PID控制相结合,设计温度控制系统结构,对PID的参数进行实时整定,以适应啤酒发酵过程中各时变因素对控制参数的影响;并对温度控制中的关键流程进行设计,对系统的控制效果进行仿真分析。试验结果表明,在整个发酵过程中,实际控温与设定温度的最大误差仅为0.4℃,整体控制精度达到95%以上。研究为啤酒发酵温度的精准控制提供参考。
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关键词
PLC控制
啤酒发酵
温度控制
模糊自适应PID
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Keywords
PLC control
beer fermentation
temperature control
fuzzy adaptive PID
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分类号
TS205.5
[轻工技术与工程—食品科学]
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名采用情感特征向量的Twitter情感分类方法研究
被引量：7
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作者
易顺明
易昊
周国栋
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机构
沙洲职业工学院电子信息工程系
Rutgers大学数学系
苏州大学计算机科学与技术学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2016年第11期2454-2458,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61003155
61273320)资助
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文摘
面向公共媒体内容开展情感分析是分析公众情感的一项基础工作.经典的基于词频特征向量的特征提取方法,主要利用词频作为文本分类的依据,而词频与情感信息之间的关系并不紧密.提出一种采用基于情感特征向量的Twitter推文情感分类方法.该方法首先通过对推文进行数据清洗、词形还原、词性标注和词汇向量化;其次,将单词匹配到情感词典中;最后,利用每个单词的正向情感、负向情感取值生成情感特征向量,通过MNB、SVM等机器学习方法训练模型,对推文的情感进行分类.实验结果表明采用情感特征向量的Twitter推文情感分类方法能够获得更佳的分类性能.
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关键词
推文
情感分类
情感词典
情感特征向量
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Keywords
tweets
sentiment classification
sentiment lexicon
sentimental feature vector
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名利用混合粒子群优化算法求解二次分配问题
被引量：3
- 3
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作者
周洪斌
吕强
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机构
苏州大学计算机科学与技术学院
沙洲职业工学院电子信息工程系
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2009年第11期259-260,280,共3页
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文摘
提出一种求解二次分配问题的混合粒子群优化算法。新算法将遗传算法的交叉策略引入PSO算法中,同时采用禁忌搜索算法作为局部搜索算法。在QAPLIB实例上的实验结果表明,混合算法具有良好的性能。
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关键词
二次分配问题
粒子群优化算法
禁忌搜索算法
交叉操作
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Keywords
Quadratic assignment problem （QAP） Particle swarm optimisation （PSO） Tabu search algorithm Crossover operation
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分类号
TP273.5
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP31
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名Toy模型蛋白质折叠问题的随机扰动粒子群解法
被引量：1
- 4
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作者
周洪斌
吕强
温炜
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机构
沙洲职业工学院电子信息工程系
苏州大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第18期234-236,248,共4页
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文摘
Toy模型蛋白质折叠问题是一个计算生物学中典型的NP难题。提出了一种随机扰动粒子群结合爬山优化的算法,应用二维Toy模型进行蛋白质折叠结构预测,在Fibonacci测试序列及真实蛋白质序列上的测试结果验证了算法的良好性能。
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关键词
粒子群优化算法
爬山算法
Toy模型蛋白质折叠
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Keywords
Particle Swarm Optimization（PSO）
hill-climbing algorithm
Toy model-based protein folding
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分类号
Q71
[生物学—分子生物学]
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题名基于基因理论的软件实现方法
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作者
王浩
刘红梅
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机构
沙洲职业工学院电子信息工程系
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出处
《江南大学学报（自然科学版）》
CAS
2010年第2期225-227,共3页
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文摘
主要阐述在软件实现过程中的新方法,将基因理论引入到软件实现过程中,以一个全新的视角和不同的方式来完成软件的开发、测试以及维护。基于基因理论的软件实现方法主要思想是根据软件需求去"培养"软件,而不是去"构造"软件,这种"培养"包含了软件的设计、实现、测试和维护过程。软件"培养"的起点是一个具有软件各种可能的表现的"基因"集合单元,在"培养"过程中,软件的具体表现由软件外部"诱因"引起,这个诱因就是用户需求。用户需求导致了软件的构造、测试以及维护行为,而这种行为不是由开发、测试和维护人员来进行,而是由软件自身在"诱因"的指导下自发完成。
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关键词
软件基因
软件过程
模糊运算
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Keywords
software gene, software process, blurred arithmetic
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分类号
TP311.52
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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