胡文金
作品数: 104被引量:83H指数:5
  • 所属机构:重庆科技学院
  • 所在地区:重庆市
  • 研究方向:自动化与计算机技术
  • 发文基金:国家自然科学基金

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程的属性出发,在分析现行高校微机原理课程体系存在问题的基础上,提出了以嵌入式ARM核的STM32作为目标机,面向应用重构课程内容;以一个"多功能自动化仪表"的功能单元为框架,划分课程知识、能力单元,重...
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2012年
特征变量选择技术是非线性系统建模过程中降低信息冗余和提高精度的有效方法。提出一种结合核典型相关法(kernel canonical correlation analysis,KCCA)与虚假最近邻法的变量选择法。首先引入核方法,将非线性原始数据映射到线性空间,再采用典型相关法有效合理地消除因子之间的多重共线性,受混沌相空间虚假最近邻点法的启示,通过计算原始数据在KCCA子空间中投影的距离,判断其对主导变量的解释能力,由此进行变量的选择。该方法用氢氰酸生产工艺工程中的非线性模型验证,并与全参数模型进行比较,结果显示该方法有良好的变量选择能力。因此,该研究为非线性系统建模的变量选择方法提供了一种新方法。
李太福易军苏盈盈胡文金高婷
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BP神经网络在S7-300系列PLC中的实现方法
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2011年
辅助变量选择技术是软传感器建模过程中降低信息冗余和提高效率的有效方法。提出一种结合偏最小二乘回归法与虚假最近邻法的变量选择法。采用偏最小二乘回归法有效合理地消除因子之间的多重共线性,在一个新的正交空间里,受混沌相空间虚假最近邻点法的启示,通过计算某变量选择前后在特征子空间里的相关性,判断其对主导变量的解释能力,由此进行变量的选择,利用偏最小二乘法得到软测量模型。该方法通过构造的试验和Jolliff变量选择试验作了验证,结果显示该方法有良好的辅助变量选择能力,为软传感器建模的辅助变量选择方法提供了一种新方法。
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