模糊認(rèn)知圖（fuzzy cognitive maps, FCM）作為一種復(fù)雜系統(tǒng)的建模工具,能夠?qū)ο到y(tǒng)的非線性和不確定性進(jìn)行處理。由于工業(yè)過程變量間往往存在著時(shí)間延遲,傳統(tǒng)的FCM模型難以處理這類多變量的時(shí)間序列數(shù)據(jù),建立的預(yù)測(cè)模型往往不能反映系統(tǒng)內(nèi)各變量真實(shí)的因果關(guān)系,從而導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果的解釋性差、準(zhǔn)確度低等問題。為此,提出了一種時(shí)延挖掘模糊時(shí)間認(rèn)知圖（time-delay-mining fuzzy time cognitive maps, TM-FTCM）,它使用互相關(guān)函數(shù)（cross-correlation function,CCF）從數(shù)據(jù)中挖掘時(shí)延信息,并通過在推理機(jī)制中添加自我影響因子和偏置及優(yōu)化轉(zhuǎn)換函數(shù)等參數(shù),有效地解決了由于工業(yè)過程變量間的時(shí)延導(dǎo)致的預(yù)測(cè)模型不準(zhǔn)確等問題。通過數(shù)值仿真實(shí)例及實(shí)際化工過程數(shù)據(jù),驗(yàn)證了所提方法的有效性。 

【文章來源】：化工學(xué)報(bào). 2020,71(03)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【部分圖文】：

0 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

模糊認(rèn)知圖是一個(gè)三元序組U=(C,E,W)，如圖1所示。其中，C={C1,C2,?,Cn}，表示FCM中的n個(gè)概念節(jié)點(diǎn)的集合；E={<Ci,Cj>}，是FCM中概念節(jié)點(diǎn)間因果關(guān)聯(lián)的有向弧，有向弧<Ci,Cj>表示概念節(jié)點(diǎn)Ci對(duì)Cj有因果關(guān)聯(lián)或影響；W={wij},wij∈[0,1],wij表示節(jié)點(diǎn)Ci對(duì)Cj的影響程度。如wij>0，則Ci對(duì)Cj有正的影響，即Ci的增加（或減少）引起Cj的增加（或減少）；如果wij<0則Ci對(duì)Cj有負(fù)的影響，即Ci的增加（或減少）引起Cj的減少（或增加）；如果wij=0，則表明Ci對(duì)Cj沒有影響。

模糊時(shí)間認(rèn)知圖(FTCM)是在模糊認(rèn)知圖(FCM)基礎(chǔ)上的擴(kuò)展，它使用領(lǐng)域?qū)＜业闹R(shí)定義時(shí)間信息集，增加了概念節(jié)點(diǎn)間的時(shí)間滯后信息。FTCM使用模糊集的形式表達(dá)時(shí)延信息，如{I,N,L}，其中I、N和L分別表示“Immediate”、“Normal”和“Long”模糊值的形式，如{1,2,3}，其中“3”可以表示3個(gè)滯后單元如3年、月等；“2”可以表示2個(gè)滯后單元；“1”表示1個(gè)。FTCM的示意圖如圖2所示。其中，+0.9、-0.1、-0.7、-0.8、-0.5和+0.5為節(jié)點(diǎn)間的連接強(qiáng)度，3、1、2、1、2和1表示節(jié)點(diǎn)間的滯后時(shí)間。2 改進(jìn)的FTCM模型

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3268521