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基于异构数据融合的回转窑熟料质量软测量 版权信息
- ISBN：9787302566304
- 条形码：9787302566304 ; 978-7-302-56630-4
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
基于异构数据融合的回转窑熟料质量软测量 本书特色
本书针对复杂工业过程建模问题，运用图像处理和机器学习技术，深入地研究了水泥回转窑烧成状态的识别方法和熟料质量指标的软测量方法，为实现回转窑烧结过程的智能化监控、有效地提高水泥的产量和质量奠定了基础。 从“人工看火”到“机器看火”，奠定水泥回转窑烧结过程的监控和熟料质量指标的闭环控制基础。
基于异构数据融合的回转窑熟料质量软测量 内容简介
以水泥回转窑为研究对象，以提高烧成状态识别和熟料质量指标软测量精度为目标，开展了基于图像处理和机器学习的烧成状态识别和熟料质量指标软测量的研究： ①提出了一种压缩Gabor滤波器组设计方法对具有不同纹理特性的火焰图像感兴趣区域进行滤波预处理；提出了一种基于多源火焰图像特征的烧成状态融合识别方法。 ②提出了一种基于KPLS的压缩过程数据特征向量子集提取方法；给出了一种基于全景信息的烧成状态融合识别方法。 ③提出了一种基于全景信息的熟料质量指标f-CaO含量软测量方法。
基于异构数据融合的回转窑熟料质量软测量 目录
目录
第1章绪论
1．1研究背景和意义
1．2工业过程中图像处理技术研究现状
1．2．1图像预处理
1．2．2图像分割
1．2．3图像特征提取和选择
1．2．4图像模式识别
1．3不确定信息认知对象的认知智能模型研究现状
1．3．1不确定信息认知对象的认知知识表征方法研究现状
1．3．2不确定认知过程与结果评价体系研究现状
1．3．3不确定认知过程的认知智能机制研究现状
1．4工业过程中软测量技术研究现状
1．4．1模型输入维数约简
1．4．2神经网络集成建模理论
1．4．3选择性集成建模
1．4．4混合集成建模
1．5回转窑烧成状态识别研究现状和存在的问题
1．6回转窑熟料质量指标检测研究现状和存在的问题
第2章水泥回转窑烧成状态识别及熟料质量测量问题描述
2．1水泥回转窑烧结过程工艺描述
2．2水泥回转窑烧成状态特性分析及其识别现状描述
2．3水泥回转窑熟料质量测量现状描述
2．4影响水泥回转窑熟料产品质量的因素分析
2．5水泥回转窑烧成状态识别和熟料质量预测的难点
第3章图像处理与软测量预备知识
3．1引言
3．2信息预处理
3．3图像分割方法
3．3．1大津算法
3．3．2模糊C均值聚类
3．3．3基于加博小波去模糊化的聚类算法
3．3．4改进的快速行进法
3．3．5归一化割准则法
3．3．6多阶自适应阈值法
3．4特征提取方法
3．4．1多变量图像分析算法
3．4．2主成分分析算法
3．4．3尺度不变特征转换算法
3．4．4偏*小二乘算法
3．4．5神经网络偏*小二乘算法
3．4．6核偏*小二乘算法
3．5多特征融合方法
3．6模式分类器设计方法
3．6．1概率神经网络
3．6．2反向传播神经网络
3．6．3支持向量机
3．6．4随机向量函数功能连接网络
3．7软测量回归器设计方法
第4章基于火焰图像多特征的烧成状态识别方法
4．1引言
4．2基于火焰图像多特征的烧成状态识别策略
4．3基于压缩加博滤波器组的火焰图像预处理算法
4．4基于火焰图像感兴趣区域色彩特征的烧成状态识别算法
4．5基于火焰图像感兴趣区域全局形态特征的烧成状态识别算法
4．6基于火焰图像感兴趣区域局部形态特征的烧成状态识别算法
4．7基于模糊积分的火焰图像多特征融合烧成状态识别算法
4．8实验验证
4．8．1数据描述
4．8．2实验结果与分析
第5章基于过程数据与火焰图像融合的烧成状态识别方法
5．1引言
5．2识别策略
5．3识别算法
5．3．1基于改进中值滤波器的过程数据滤波预处理
5．3．2基于KPLS的过程数据烧成状态识别模型
5．3．3基于过程数据与火焰图像融合的烧成状态识别模型
5．4实验验证
5．4．1数据描述
5．4．2实验结果与分析
第6章面向不确定信息认知对象的仿反馈认知机制及其在烧成状态识别中
的研究
6．1引言
6．2不确定信息认知对象的仿反馈认知智能模型结构与机制研究
6．2．1构建目标
6．2．2模型结构与功能要求
6．2．3仿反馈认知智能系统设计
6．2．4智能系统模型及其运行机制
6．3不确定信息认知对象的仿反馈认知智能计算模型研究
6．3．1基于粗糙集理论的不确定信息认知对象模式化建模
6．3．2基于广义误差和广义熵理论的不确定认知过程与结果评价
测度指标体系建立
6．3．3不确定认知过程与结果评价体系建立
6．3．4认知知识粒度调节机制研究
6．3．5不确定信息认知对象的多层次变粒度仿反馈认知智能算法
研究
6．4应用研究
6．4．1脱机手写体汉字图像的机器认知应用验证研究
6．4．2人体健康状态评测的机器认知应用验证研究
6．4．3全天候光伏发电智能跟踪控制系统应用验证研究
6．4．4工业回转窑烧成状态的机器认知应用验证研究
第7章基于火焰图像与过程数据融合的回转窑熟料质量软测量模型
7．1引言
7．2软测量策略
7．3软测量算法
7．3．1数据预处理
7．3．2火焰图像特征提取
7．3．3软测量模型构建
7．4实验验证
7．4．1数据描述
7．4．2仿真结果
第8章基于双层遗传算法的异构数据融合水泥熟料质量选择性集成软测量
模型
8．1引言
8．2建模策略
8．3算法实现
8．3．1模型参数编码
8．3．2模型参数解码
8．3．3候选子模型构造
8．3．4选择性集成建模
8．3．5遗传操作
8．3．6算法步骤
8．4实验验证
8．4．1合成数据
8．4．2低维基准数据
8．4．3高维基准数据
8．4．4多源异构水泥熟料质量数据
8．4．5总结与讨论
参考文献
展开全部
基于异构数据融合的回转窑熟料质量软测量 作者简介
李帷韬，男，博士，副教授，合肥工业大学，主要研究方向为图像处理、模式识别和人工智能。主持国家自然科学基金项目1项，省自然科学基金项目1项，博士后面上项目1项，发表SCI论文10余篇。合肥工业大学电气与自动化工程学院自动化系副主任。主持国家自然科学基金项目1项，省自然科学基金项目1项，博士后面上项目1项，发表SCI论文10余篇。教授《微机原理与接口技术》、《电气与PLC》、《数字图像处理与识别技术》、《信号分析与处理》等多门自动化专业课程及其实验，长期研究图像处理、模式识别、人工智能技术。
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