基于機(jī)器學(xué)習(xí)的采掘運(yùn)裝備概念設(shè)計(jì)算法研究與實(shí)現(xiàn)
本文關(guān)鍵詞:基于機(jī)器學(xué)習(xí)的采掘運(yùn)裝備概念設(shè)計(jì)算法研究與實(shí)現(xiàn)
更多相關(guān)文章: 采掘運(yùn)裝備 概念設(shè)計(jì) 模型推理 支持向量機(jī) 遺傳算法
【摘要】:隨著結(jié)構(gòu)與功能日趨完善,采掘運(yùn)裝備概念設(shè)計(jì)在其研制周期內(nèi)占有越來越重要的位置。采掘運(yùn)裝備的概念設(shè)計(jì)不僅體現(xiàn)了最終產(chǎn)品的創(chuàng)新水平,也決定了70%-80%的資金投入,且該階段的缺陷與錯(cuò)誤在詳細(xì)設(shè)計(jì)階段難以糾正,易引發(fā)成本的進(jìn)一步增加。而傳統(tǒng)采掘運(yùn)裝備的概念設(shè)計(jì)存在過度依靠專家經(jīng)驗(yàn)、知識分散、缺乏科學(xué)推理模型等弊端。因此,為輔助企業(yè)設(shè)計(jì)人員選擇決策,提高設(shè)計(jì)效率,縮減產(chǎn)品設(shè)計(jì)周期,本文以采煤機(jī)、掘進(jìn)機(jī)、刮板輸送機(jī)總體參數(shù)概念設(shè)計(jì)為研究對象,探討了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的概念設(shè)計(jì)智能算法,開發(fā)了基于WEB的采掘運(yùn)概念設(shè)計(jì)系統(tǒng),并實(shí)現(xiàn)了其在企業(yè)的應(yīng)用。針對采掘運(yùn)裝備概念設(shè)計(jì)的特點(diǎn),對設(shè)計(jì)知識和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行組織管理,有利于其繼承與共享。采用實(shí)例推理方法在數(shù)據(jù)庫中搜尋過往成功案例,用以解決類似的新問題,可減輕重復(fù)設(shè)計(jì)勞動(dòng),避免不必要的設(shè)計(jì)返工。利用支持向量回歸機(jī)、極限學(xué)習(xí)機(jī)、遺傳算法等機(jī)器學(xué)習(xí)理論構(gòu)造結(jié)構(gòu)化推理模型,給出問題的創(chuàng)新性解答;通過算法改進(jìn)及參數(shù)優(yōu)化,提高模型推理準(zhǔn)確率,使設(shè)計(jì)結(jié)果更加可靠。為將模型付諸于工程實(shí)踐,采用瀏覽器/服務(wù)器程序開發(fā)模式,基于VS2010集成開發(fā)環(huán)境,借助ASP.NET、SQL2008等技術(shù),將C#和MATLAB進(jìn)行混合編程,開發(fā)了基于WEB的采掘運(yùn)裝備概念設(shè)計(jì)系統(tǒng),并交付企業(yè)使用。系統(tǒng)具有良好的人機(jī)交互界面,使設(shè)計(jì)人員不受空間限制,使用瀏覽器遠(yuǎn)程登錄服務(wù)器便可完成設(shè)計(jì)。系統(tǒng)可輔助設(shè)計(jì)人員完成采掘運(yùn)裝備總體參數(shù)確定工作,自動(dòng)生成設(shè)計(jì)方案。用戶在瀏覽器端輸入采煤機(jī)采高、截深、煤層傾角等用戶屬性,系統(tǒng)可自動(dòng)完成對已有產(chǎn)品的相似性比對,輸出相似產(chǎn)品案例;若未發(fā)現(xiàn)相似實(shí)例,則啟用基于支持向量機(jī)、極限學(xué)習(xí)機(jī)等智能機(jī)器學(xué)習(xí)算法的推理模型,輸出產(chǎn)品總體技術(shù)參數(shù);經(jīng)人工干預(yù)調(diào)整后輸出,可保存為新實(shí)例以擴(kuò)充實(shí)例庫。系統(tǒng)具有較高的預(yù)測精度及計(jì)算效率,標(biāo)準(zhǔn)配置計(jì)算機(jī)上可實(shí)現(xiàn)3s內(nèi)完成單次參數(shù)推理,預(yù)測平均相對誤差可控制在5%以內(nèi)。采掘運(yùn)裝備概念設(shè)計(jì)方法的研究及系統(tǒng)的開發(fā),對企業(yè)設(shè)計(jì)知識進(jìn)行了整合,滿足了企業(yè)內(nèi)部局域網(wǎng)及遠(yuǎn)程調(diào)用的使用要求,提高了設(shè)計(jì)工作效率,節(jié)省了設(shè)計(jì)成本和材料成本。經(jīng)驗(yàn)證,系統(tǒng)操作簡單快捷,結(jié)果準(zhǔn)確可靠,在企業(yè)運(yùn)行穩(wěn)定。
【關(guān)鍵詞】:采掘運(yùn)裝備 概念設(shè)計(jì) 模型推理 支持向量機(jī) 遺傳算法
【學(xué)位授予單位】:太原理工大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:TD42
【目錄】:
- 摘要3-5
- ABSTRACT5-11
- 第一章 緒論11-19
- 1.1 引言11
- 1.2 研究目的與意義11-12
- 1.3 國內(nèi)外采掘運(yùn)裝備概念設(shè)計(jì)研究動(dòng)態(tài)12-16
- 1.3.1 產(chǎn)品現(xiàn)代設(shè)計(jì)方法的研究動(dòng)態(tài)12-13
- 1.3.2 采掘運(yùn)裝備概念設(shè)計(jì)方法的研究動(dòng)態(tài)13-14
- 1.3.3 機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的研究動(dòng)態(tài)14-16
- 1.4 主要研究內(nèi)容16-17
- 1.5 小結(jié)17-19
- 第二章 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的采掘運(yùn)裝備概念設(shè)計(jì)體系19-31
- 2.1 引言19
- 2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)理論19-26
- 2.2.1 機(jī)器學(xué)習(xí)定義及內(nèi)涵19-20
- 2.2.2 支持向量機(jī)基本原理20-24
- 2.2.3 極限學(xué)習(xí)機(jī)基本原理24-25
- 2.2.4 遺傳算法基本原理25-26
- 2.3 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的采掘運(yùn)裝備概念設(shè)計(jì)體系26-30
- 2.3.1 基于實(shí)例推理的概念設(shè)計(jì)27
- 2.3.2 基于模型推理的概念設(shè)計(jì)27-28
- 2.3.3 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的概念設(shè)計(jì)體系28-30
- 2.4 小結(jié)30-31
- 第三章 采掘運(yùn)裝備概念設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)預(yù)處理與實(shí)例推理31-47
- 3.1 引言31
- 3.2 采掘運(yùn)裝備概念設(shè)計(jì)的參數(shù)選取31-35
- 3.2.1 采煤機(jī)概念設(shè)計(jì)的參數(shù)選取32-33
- 3.2.2 掘進(jìn)機(jī)概念設(shè)計(jì)的參數(shù)選取33-34
- 3.2.3 刮板輸送機(jī)概念設(shè)計(jì)的參數(shù)選取34-35
- 3.3 采掘運(yùn)裝備概念設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)預(yù)處理35-40
- 3.3.1 基于粗糙集理論的屬性約簡36-38
- 3.3.2 數(shù)據(jù)歸一化處理38-40
- 3.4 采掘運(yùn)裝備概念設(shè)計(jì)實(shí)例推理模型40-44
- 3.4.1 實(shí)例庫的構(gòu)建和實(shí)例表結(jié)構(gòu)40-43
- 3.4.2 實(shí)例推理模型的算法實(shí)現(xiàn)43-44
- 3.5 實(shí)例分析44-45
- 3.6 小結(jié)45-47
- 第四章 基于支持向量機(jī)的采掘運(yùn)裝備概念設(shè)計(jì)推理模型47-63
- 4.1 引言47
- 4.2 基于支持向量機(jī)的推理模型構(gòu)建47-54
- 4.2.1 線性回歸機(jī)47-51
- 4.2.2 核函數(shù)與?-支持向量回歸機(jī)51-52
- 4.2.3 支持向量機(jī)Libsvm工具箱52-54
- 4.3 基于遺傳算法的參數(shù)選擇及優(yōu)化54-59
- 4.3.1 基于遺傳算法的參數(shù)優(yōu)化過程54-57
- 4.3.2 基于GA-SVM的推理模型實(shí)現(xiàn)57-59
- 4.4 實(shí)例分析59-62
- 4.5 小結(jié)62-63
- 第五章 基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的采煤機(jī)功率預(yù)測模型63-69
- 5.1 引言63
- 5.2 基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的預(yù)測模型63-66
- 5.2.1 算法及實(shí)現(xiàn)63-64
- 5.2.2 實(shí)驗(yàn)及分析64-66
- 5.3 SVM與ELM推理模型對比實(shí)驗(yàn)66-68
- 5.3.1 SVM與ELM推理模型對比66-67
- 5.3.2 SVM與ELM模型對比結(jié)論67-68
- 5.4 小結(jié)68-69
- 第六章 基于Web的概念設(shè)計(jì)系統(tǒng)開發(fā)與實(shí)現(xiàn)69-91
- 6.1 引言69
- 6.2 系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)69
- 6.3 開發(fā)平臺關(guān)鍵技術(shù)69-73
- 6.3.1 編譯環(huán)境70-71
- 6.3.2 Matlab 與 C#混編技術(shù)71-73
- 6.4 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)73-80
- 6.4.1 實(shí)例推理模塊的實(shí)現(xiàn)73-76
- 6.4.2 模型推理模塊的實(shí)現(xiàn)76-79
- 6.4.3 參數(shù)調(diào)整模塊的實(shí)現(xiàn)79-80
- 6.5 系統(tǒng)測試實(shí)驗(yàn)80-84
- 6.5.1 測試目的與原則80-81
- 6.5.2 測試方法與過程81-84
- 6.5.3 測試結(jié)論84
- 6.5.4 企業(yè)測試84
- 6.6 系統(tǒng)應(yīng)用實(shí)例84-89
- 6.7 小結(jié)89-91
- 第七章 結(jié)論與展望91-93
- 7.1 工作總結(jié)91
- 7.2 主要結(jié)論91-92
- 7.3 進(jìn)一步工作展望92-93
- 參考文獻(xiàn)93-97
- 致謝97-99
- 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文99
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,本文編號:983182
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