基于熵层次分析的GA-FLANN网络研究及应用

发布时间：2017-10-07 15:04

  本文关键词：基于熵层次分析的GA-FLANN网络研究及应用

  更多相关文章： 函数链接神经网络 信息熵 遗传算法 层次分析 建模

【摘要】：实际工业生产过程复杂繁琐,神经网络由于其“黑箱“特性,不需要知道对象的机理过程,利用对象的输入输出数据即可对生产过程进行建模。近年来,随着国内外学者的研究衍生出了多种神经网络模型,而函数链接神经网络(functional link artificial neural networks, FLANN)则是其中的一种。由于工业生产数据受污染严重导致数据中存在大量噪声,维度较高,FLANN应用在实际工业数据建模中训练效果和泛化效果并不理想。针对以上问题研究一种改进的FLANN网络,以及数据降维方法优化网络的输入,将所提方法在标准数据集和实际工业中进行了实验验证,结果表明所提方法的有效性和实用性。主要内容如下：(1)传统的FLANN网络训练算法采用基于梯度下降的BP算法,在训练过程中容易陷入局部最优,本文提出了一种基于遗传算法的FLANN网络(GA-FLANN),在FLANN网络训练之前对初始权、阈值进行寻优并赋值而不是人为凭借经验来设定,最大程度的避免FLANN在训练过程中陷入局部最优。最后利用标准数据集进行实验,结果表明GA-FLANN网络具有更好的稳定性和实用性。(2)针对含有噪声且具有大量冗余项的工业数据,提出一种基于数据驱动的熵层次分析法对数据进行特征提取,去除数据中的污染项留下能够反映数据本质变量,降低GA-FLANN网络的输入。使用标准数据集对其进行实验,证明了该方法的有效性。(3)将本文提出的方法分别应用与乙烯生产过程和食品安全风险分析中,建立了乙烯工业生产预测模型和食品安全风险预测模型,并使用实际工业数据验证了所提方法的有效性；此外在食品安全风险预警模型的基础上构建了一套基于B/S架构的食品安全风险原型系统。
【关键词】：函数链接神经网络 信息熵 遗传算法 层次分析 建模
【学位授予单位】：北京化工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TS201.6;TP18
【目录】：

• 学位论文数据集3-4
• 摘要4-6
• ABSTRACT6-14
• 第一章 绪论14-24
• 1.1 课题研究背景14
• 1.2 建模方法研究现状14-20
• 1.2.1 机理建模14-15
• 1.2.2 黑箱建模15-20
• 1.3 数据降维技术研究现状20-21
• 1.4 课题研究内容21-22
• 1.5 论文组织结构22-24
• 第二章 基于遗传算法的FLANN网络24-34
• 2.1 多层前馈神经网络24-27
• 2.1.1 多层前馈神经网络结构24
• 2.1.2 多层前馈神经网络学习方式24-25
• 2.1.3 多层前馈神经网络学习算法25-27
• 2.1.4 多层前馈神经网络性能分析27
• 2.2 函数链接神经网络27-29
• 2.2.1 函数链接网络结构27-28
• 2.2.2 函数链接神经网络学习算法28-29
• 2.2.3 函数链接神经网络性能分析29
• 2.3 基于遗传算法的函数链接神经网络(GA-FLANN)29-31
• 2.3.1 GA-FLANN网络的可行性和必要性分析29
• 2.3.2 GA-FLANN算法设计29-31
• 2.3.3 GA-FLANN算法流程图31
• 2.3.4 GA-FLANN算法操作步骤31
• 2.4 实验测试31-32
• 2.5 本章小结32-34
• 第三章 基于熵层次分析的GA-FLANN神经网络34-44
• 3.1 层次分析法34-35
• 3.1.1 层次分析法概述34
• 3.1.2 层次分析法基本原理及结构模型34-35
• 3.2 熵理论35-36
• 3.3 基于数据驱动的层析分析法36-38
• 3.4 基于熵层次分析法优化神经网络输入38
• 3.5 基于熵层次分析法的GA-FLANN网络建模38-39
• 3.6 实验测试39-42
• 3.6.1 WINE数据集实验测试40-41
• 3.6.2 Parkinsons数据集实验测试41-42
• 3.7 本章小结42-44
• 第四章 实际应用44-54
• 4.1 应用一：乙烯装置生产过程建模44-48
• 4.1.1 乙烯数据分析44-45
• 4.1.2 乙烯装置生产预测分析45-47
• 4.1.3 乙烯装置生产能效分析47-48
• 4.2 应用二：食品安全预警建模48-52
• 4.2.1 数据来源及预处理49-50
• 4.2.2 神经网络预测食品安全风险50-52
• 4.3 本章小结52-54
• 第五章 食品安全预警原型系统设计与实现54-62
• 5.1 系统总体架构设计54
• 5.2 系统功能设计54-55
• 5.3 系统开发环境配置55-56
• 5.3.1 开发软件选择55-56
• 5.4 系统功能模块详细介绍56-60
• 5.4.1 食品检测数据统计分析模块56-57
• 5.4.2 食品检测数据建模分析模块57-60
• 5.5 本章小结60-62
• 第六章 结论与展望62-64
• 6.1 结论62
• 6.2 展望62-64
• 参考文献64-68
• 致谢68-70
• 研究成果及发表的学术论文70-72
• 作者和导师简介72-73
• 附件73-74

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 韩永明;耿志强;刘启玉;;基于DEA和AHP模型的乙烯生产装置能效评价（英文）[J];Chinese Journal of Chemical Engineering;2014年Z1期

2 耿志强;朱群雄;顾祥柏;;基于关联层次模型的乙烯装置能效虚拟对标及应用[J];化工学报;2011年08期

3 陈继光;;基于Vague-Fuzzy理论的深基坑支护方案评价应用[J];数学的实践与认识;2011年11期

4 王学雷;;面向乙烯生产流程的能源消耗动态定标方法[J];计算机与应用化学;2010年09期

5 牟峰;袁晓辉;王慈光;景云;;基于灰预测和正态云的参数自适应蚁群遗传算法[J];控制理论与应用;2010年06期

6 于建宁;章龙江;李吉春;;中国石油乙烯工业发展现状及前景[J];石化技术与应用;2010年03期

7 袁煜明;范文慧;杨雨田;赵常宏;孙元栋;;一种基于多样化成长策略的遗传算法[J];控制与决策;2009年12期

8 李宏;谢政;向遥;吴敏;;一种采用LLE降维和贝叶斯分类的多类标学习算法[J];系统工程与电子技术;2009年06期

9 申晓宁;郭毓;陈庆伟;胡维礼;;一种保持群体多样性的多目标遗传算法[J];控制与决策;2008年12期

10 樊红平;牟少飞;叶志华;;美国农产品质量安全认证体系及对中国的启示[J];世界农业;2007年09期

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本文编号：988504