【摘 要】
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针对流程工业复杂的连续生产工艺的特点,提出了基于模式识别、神经网络、遗传算法、非线性回归等多种智能技术集成的复杂工艺过程优化系统的设计思想、体系结构、关键技术和
【机 构】
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湖南工业大学计算机学院,中国地质大学计算机学院,北京工业大学机械与电子工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60473037）,中国包装总公司技术创新资助项目（05ZBKJA011）,湖南省自然科学基金资助项目（04JJ3052） .
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针对流程工业复杂的连续生产工艺的特点,提出了基于模式识别、神经网络、遗传算法、非线性回归等多种智能技术集成的复杂工艺过程优化系统的设计思想、体系结构、关键技术和实现方法,主要解决多因子、高噪声、非线性、非高斯分布和非均匀的复杂工艺系统难题.采用代理技术设计系统的体系结构,用偏最小二乘法和Chelyshev多项式建立领域模型,通过演化计算进行最优问题求解,并用正交实验取得模型学习的样本数.实际应用证明,利用这些方法可以在很少的实验情况下,使所建立的模型能在较大误差范围内指导生产实践.
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