基于分类优化贝叶斯结构算法的篦冷机参数状态分析及其算法收敛性分析

基于分类优化贝叶斯结构算法的篦冷机参数状态分析及其算法收敛性分析

论文摘要

针对种群算法建立贝叶斯结构存在参数多、易陷入局部最优的问题,提出一种改进贝叶斯结构学习算法。该算法将候选结构分为优劣解集,利用师生交流机制优化优解集保留精英个体,利用变异机制优化劣解集来增加结构多样性,从而加快算法收敛速度,并在准确率和运行时间上达到平衡。最后不仅利用马尔科夫链证明该算法是全局收敛的,而且通过仿真实验验证了所提出算法的性能。将该算法应用到水泥篦冷机的实际数据中,构建水泥篦冷机工艺参数的贝叶斯网络结构,并完成篦冷机参数状态分析。

论文目录

  • 1 引言
  • 2 分类优化算法
  •   2.1 CPA算法原理
  •   2.2 CPA算法收敛性分析
  • 3 CPA算法仿真实验
  •   3.1 收敛性验证
  •   3.2 正确率验证
  •   3.3 运行时间
  • 4 基于CPA算法的篦冷机参数状态分析
  •   4.1 篦冷机变量选择
  •   4.2 篦冷机参数控制模型结构建立
  •   4.3 篦冷机篦下压力的参数控制
  • 5 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 刘浩然,孙美婷,王海羽,张力悦,范瑞星,刘彬

    关键词: 计量学,贝叶斯结构算法,篦冷机,分类优化,师生交流机制,变异机制

    来源: 计量学报 2019年04期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 机械工业,自动化技术

    单位: 河北省特种光纤与光纤传感重点实验室,燕山大学信息科学与工程学院

    基金: 国家自然科学基金(51641609),河北省自然科学基金(F2016203354)

    分类号: TP18;TH123

    页码: 662-669

    总页数: 8

    文件大小: 768K

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