天堂国产午夜亚洲专区-少妇人妻综合久久蜜臀-国产成人户外露出视频在线-国产91传媒一区二区三区

當前位置:主頁 > 科技論文 > 搜索引擎論文 >

動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡構(gòu)建及篦冷機篦下壓力狀態(tài)預測研究

發(fā)布時間:2020-12-25 22:01
  貝葉斯網(wǎng)絡是圖論和概率論相結(jié)合的產(chǎn)物,具有清晰的拓撲結(jié)構(gòu)及方便的決策機制,僅根據(jù)數(shù)據(jù)就能學習參數(shù)間的概率依存關系及參數(shù)的變化概率,因此在處理復雜、非線性及不確定性等問題上具有明顯的優(yōu)勢。動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡是貝葉斯網(wǎng)絡在時序上的擴展,不僅具有貝葉斯網(wǎng)絡的優(yōu)點,而且還能處理時序問題。水泥工業(yè)是國民生產(chǎn)的基礎工業(yè),其中水泥篦冷機是水泥生產(chǎn)線中冷卻高溫熟料及熱量回收的關鍵設備。在實際生產(chǎn)中,篦冷機存在非線性、時變和參數(shù)相互耦合等缺點,以及由于篦冷機內(nèi)測控點少的現(xiàn)狀,使得構(gòu)建精確的篦冷機機理模型很困難,因此提出動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡構(gòu)建及篦冷機篦下壓力狀態(tài)預測研究的研究課題。具體研究工作如下:首先,針對兩種經(jīng)典靜態(tài)貝葉斯結(jié)構(gòu)學習算法K2和HC存在的缺點,分別提出了一種改進算法—MAK算法和CPA算法。在平穩(wěn)且完整的數(shù)據(jù)情況下,通過仿真實驗驗證兩種算法的性能并詳細分析了各自的優(yōu)劣。其次,針對靜態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡不能處理時序數(shù)據(jù)的缺點,提出了一種動態(tài)貝葉斯算法—I-CPA-DBN算法。將互信息、時間互信息分別和CPA算法相結(jié)合,構(gòu)建動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡的先驗網(wǎng)和轉(zhuǎn)移網(wǎng)。通過仿真實驗得出該算法在運行時間和準確率上達到了平衡。... 

【文章來源】:燕山大學河北省

【文章頁數(shù)】:63 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡構(gòu)建及篦冷機篦下壓力狀態(tài)預測研究


Asia網(wǎng)絡的最大支撐樹

節(jié)點連接,螞蟻,蟻群,路徑


圖 2-1 Asia 網(wǎng)絡的最大支撐樹 圖 2-2 最多的節(jié)點連接2 蟻群節(jié)點尋優(yōu)算法設計原理蟻群優(yōu)化(Ant Colony Optimization, ACO)算法是由 Marco Dorigo 于 19]。它是由螞蟻在尋找食物過程中,搜索最優(yōu)化路徑的仿生學算法衍化據(jù)啟發(fā)信息尋找食物,在找到最短路徑后,會向該路徑釋放信息素,螞蟻搜索該路徑,以這種方式,越來越多的螞蟻會按照這條路徑找到有些螞蟻也會隨機的搜索其它路徑,經(jīng)過多次更新搜索,螞蟻將被吸的路徑上來。最后,最好的路徑會被大多數(shù)的螞蟻重復搜索。蟻群節(jié)點尋優(yōu)算法將互信息啟發(fā)性和評分函數(shù)可分離性作為蟻群算法,最優(yōu)貝葉斯結(jié)構(gòu)的 K2 評分作為信息素;蟻群在最大支撐樹上根據(jù)轉(zhuǎn)效搜索,得到最優(yōu)的節(jié)點序。為了實現(xiàn)貝葉斯網(wǎng)絡有向無環(huán)圖的要求,因此利用禁忌表tabu進行控錄著在完成一次循環(huán)前螞蟻已經(jīng)訪問過的節(jié)點,用以指引螞蟻搜索未

螞蟻,轉(zhuǎn)移圖,隨機分配


k表示螞蟻k 的禁忌表中第s個元素,即螞蟻k 走過的第s個節(jié)點。初始時刻,螞蟻 k ( k 1,2, ,m)被隨機分配到MWST的節(jié)點 i (i 1,2, ,n),如圖2-3所示。圖2-3 螞蟻轉(zhuǎn)移圖

【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于動態(tài)貝葉斯的水上交通應急能力評估模型[J]. 陳思,魏曉陽,吳青,汪洋.  統(tǒng)計與決策. 2018(02)
[2]基于貝葉斯網(wǎng)絡的工程風險管理研究——以港珠澳大橋主體工程設計風險為例[J]. 丁斅,徐峰.  系統(tǒng)管理學報. 2018(01)
[3]基于融合先驗方法的貝葉斯網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)學習[J]. 高曉光,葉思懋,邸若海,寇振超.  系統(tǒng)工程與電子技術. 2018(04)
[4]基于離散時間貝葉斯網(wǎng)絡的動態(tài)故障樹分析的改良方法[J]. 蘭杰,袁宏杰,夏靜.  系統(tǒng)工程與電子技術. 2018(04)
[5]熱連軋軋制力貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡預測與模型優(yōu)化[J]. 竇博.  金屬制品. 2017(06)
[6]基于動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡的機動動作識別方法[J]. 孟光磊,陳振,羅元強.  系統(tǒng)仿真學報. 2017(S1)
[7]篦冷機風機提產(chǎn)降耗改造[J]. 楊國開,馬金強.  中國水泥. 2017(12)
[8]基于貝葉斯改進結(jié)構(gòu)算法的回轉(zhuǎn)窯故障診斷模型研究[J]. 劉彬,劉永記,劉浩然,李雷,孫美婷.  中國機械工程. 2017(18)
[9]2500t/d水泥生產(chǎn)線篦冷機活動框架斷裂后的改造[J]. 韓文賢.  水泥工程. 2017(04)
[10]2500t/d熟料生產(chǎn)線篦冷機的改造[J]. 朱向國,劉勁松.  水泥技術. 2016(05)

碩士論文
[1]基于貝葉斯網(wǎng)絡的生態(tài)環(huán)境脆弱性評估模型與應用[D]. 莫定源.中國科學院煙臺海岸帶研究所 2017
[2]水泥篦冷機混雜建模與仿真研究[D]. 鄭征.濟南大學 2015
[3]基于動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡的隧道盾構(gòu)施工誘發(fā)變形分析[D]. 晏祎.華中科技大學 2013
[4]新型干法水泥生產(chǎn)線燒成與冷卻過程控制研究[D]. 張加良.濟南大學 2011
[5]基于蟻群優(yōu)化的貝葉斯網(wǎng)結(jié)構(gòu)學習算法[D]. 李冰寒.西安電子科技大學 2011



本文編號:2938464

資料下載
論文發(fā)表

本文鏈接:http://sikaile.net/kejilunwen/sousuoyinqinglunwen/2938464.html


Copyright(c)文論論文網(wǎng)All Rights Reserved | 網(wǎng)站地圖 |

版權申明:資料由用戶7b59d***提供,本站僅收錄摘要或目錄,作者需要刪除請E-mail郵箱bigeng88@qq.com