论文摘要
为了准确预测铝电解过程中的阳极效应故障,使用了改进的交叉熵算法(CEM)与支持向量机(SVM)的组合优化算法。针对传统交叉熵算法的无效样本过多、精度不足、可能陷入局部最优解等缺点,提出使用截断高斯分布作为参数采样函数,避免产生非正样本;同时引入"全局精英样本"的概念,保留了历次迭代中的最优样本,优化了参数更新策略;使用快速非支配排序和拥挤距离来计算样本的适应度值,提高了算法的全局搜索性能。实验结果表明,改进后的优化算法可以有效提高阳极效应预测的准确率。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李翘楚,潘浩,陈晓冉
关键词: 阳极效应,交叉熵,支持向量机
来源: 国外电子测量技术 2019年09期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑
专业: 冶金工业,自动化技术
单位: 华中科技大学人工智能与自动化学院
分类号: TF821;TP181
DOI: 10.19652/j.cnki.femt.1901544
页码: 142-146
总页数: 5
文件大小: 248K
下载量: 80
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