【摘 要】
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对于汽油辛烷值RON数据挖掘处理问题,逐步建立了预测模型和优化模型.首先进行数据清洗预处理,然后非操作变量采用灰色关联度分析降维,操作变量采用随机森林降维,综合降维处理之后得到18个主要建模变量.以辛烷损失值为目标变量,分别通过支持向量机回归和BP神经网络建立起主要变量与目标变量之间的非线性关系预测模型,进行对比验证后,确定BP神经网络模型为辛烷值损失预测模型.针对主要变量操作方案优化,建立关于产品硫含量的BP网络预测模型后,建立多目标粒子群优化模型,进行粒子群迭代优化来分析主要变量操作条件的变化,并进行
【机 构】
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山东大学控制科学与工程学院,山东济南250061
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对于汽油辛烷值RON数据挖掘处理问题,逐步建立了预测模型和优化模型.首先进行数据清洗预处理,然后非操作变量采用灰色关联度分析降维,操作变量采用随机森林降维,综合降维处理之后得到18个主要建模变量.以辛烷损失值为目标变量,分别通过支持向量机回归和BP神经网络建立起主要变量与目标变量之间的非线性关系预测模型,进行对比验证后,确定BP神经网络模型为辛烷值损失预测模型.针对主要变量操作方案优化,建立关于产品硫含量的BP网络预测模型后,建立多目标粒子群优化模型,进行粒子群迭代优化来分析主要变量操作条件的变化,并进行了样本优化过程的可视化展示.
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光数字信号处理(DSP)芯片是光传输领域里的“心脏”,这种芯片往往基于专用集成电路(ASIC)实现.ASIC芯片的DSP算法设计通常包含两个主要步骤,第一步是根据信道损伤的物理模型设计补偿算法,此时只需要考虑浮点计算;第二步是根据芯片资源和功耗约束,将算法改造成ASIC芯片可实现的定点形式,此时需 要将算法细化为芯片上最基本的乘、加等运算,并考虑定点量化噪声的影响.如何权衡性能和资源,实现具体场景下的最优设计,是DSP芯片算法工程领域持久不变的目标.
针对第十七届中国研究生数学建模竞赛降低汽油精制过程中的辛烷值损失问题的研究,基于某企业催化裂化汽油精制过程提供的325个样本的原料油、吸附剂性质和装置各位点实时操作数据,首先利用数据挖掘技术的嵌入式特征选择法、Pearson相关系数分析法降维筛选出14个变量,以此建立辛烷值损失的BP神经网络预测模型.接着用遗传算法模型对影响辛烷值损失值和硫含量的主要变量的操作条件进行优化,使得在辛烷值损失最小的情况下,获得最优催化裂化汽油的操作条件.
针对P300拼写器中信息传输和目标分类的性能问题,提出了脑功能网络和多模型融合的脑电信号处理方式.首先,对原始信号进行独立成分分析、最佳滤波频带选择及数据分段等预处理操作去除信号中的伪迹噪声.其次,针对原始脑电数据冗余问题,引入了脑功能网络模型对通道敏感度进行分析,仅选择部分通道数据,在不降低分类准确率的情况下,提高信息传输速率,减少目标字符识别所需轮次.最后,针对脑电信号分类问题,提出了基于随机森林和支持向量机的融合模型,通过引入权重和投票机制,根据多个模型投票的结果选择目标字符,提高分类准确率.实验表
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概述了2020年中国研究生数模竞赛B题的背景,期望实现的目标.对赛题各问题进行了分析,讲解了求解赛题的思路与多种可行方法,介绍了参赛队答题情况及出现的问题,最后总结了本次竞赛对中国研究生创新实践活动的影响.
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