期刊专题

10.16652/j.issn.1004-373x.2021.21.019

改进鲸鱼算法优化SVDD的辊道窑窑温异常检测

引用
针对现有辊道窑窑温异常检测是依靠经验设置固定阈值,存在效率低、容易造成误警等问题,提出改进鲸鱼算法优化支持向量数据描述方法(IWOA-SVDD).采用自适应反向学习策略使鲸鱼算法搜索效率提升,加快收敛速度,又引入高斯变异算子,避免在迭代后期陷入局部最优解而过早收敛.采用改进鲸鱼算法对SVDD的核心参数惩罚常数c和核宽度σ进行寻优.使用UCI数据集进行验证,结果表明,改进鲸鱼算法对SVDD的优化相比粒子群算法、遗传算法和传统鲸鱼算法效果更好,识别精度更高.与常用的过程监控方法——核主成分分析和核偏最小二乘法进行对比实验,结果表明,所提方法检测结果更加准确、误警率更低,验证了所提出算法的优越性.

窑温异常检测;辊道窑;支持向量数据描述;改进鲸鱼优化算法;参数优化;数据检测

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TN98-34;TP3

国家自然科学基金重点项目-广东省联合基金U1501248

2021-11-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共6页

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现代电子技术

1004-373X

61-1224/TN

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2021,44(21)

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国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
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