基于深度迁移学习的回转窑燃烧状况智能感知

基于深度迁移学习的回转窑燃烧状况智能感知

论文摘要

针对回转窑燃烧状况的认知问题,探索了一种基于深度迁移学习的回转窑燃烧状况智能感知机制和计算方法。首先,采用自优化调节的机制构建卷积神经网络的架构(ASCNN,adaptive structure convolutional neural networks),建立火焰图像由全局到局部具有确定映射关系的非结构化动态特征空间。其次,基于特征可区分性测度指标和变精度粗糙集理论,从信息论的角度在不确定信息条件下,面向可区分性约束条件,建立自优化特征表征的回转窑燃烧状况认知决策信息系统,增强燃烧状况非结构化简约可分特征空间的可解释性。再次,构建具有万局逼近能力的随机配置网络分类器(SCN,stochastic configuration networks),建立火焰图像燃烧状况的分类决策准则。最后,构建语义误差熵评测指标,实时测量火焰图像燃烧状况认知结果的不确定性,构建基于不确定认知结果测度指标约束的动态迁移学习机制,实现燃烧状况多层次差异化特征空间及其分类准则的自寻优调节和重构。实验结果表明了所构建的基于深度迁移学习的火焰图像燃烧状况智能感知模型较已有方法对水泥回转窑燃烧状况精确认知的可行性和优越性。

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 栾庆磊,陈克琼

关键词: 燃烧状况,深度迁移学习,反馈机制,语义误差熵

来源: 重庆大学学报 2019年09期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 无机化工,自动化技术

单位: 安徽建筑大学机械与电气工程学院,合肥学院电子信息与电气工程系

基金: 安徽省高校优秀青年人才支持计划项目(gxyqZD2018058),安徽省自然科学基金青年项目(1908085QF270),安徽建筑大学校级科研项目(JZ192022)~~

分类号: TQ172.622;TP18

页码: 85-92

总页数: 8

文件大小: 336K

下载量: 83

相关论文文献

  • [1].基于柴油机局部时段振动加速度的缸内燃烧状况[J]. 农业机械学报 2010(11)
  • [2].工业锅炉能效测试实例分析[J]. 广州化工 2015(15)
  • [3].电站煤粉锅炉炉膛压力的分形特性[J]. 上海电力学院学报 2014(03)

标签:;  ;  ;  ;  

基于深度迁移学习的回转窑燃烧状况智能感知
下载Doc文档

猜你喜欢