公开(公告)号：CN1257367C

公开(公告)日：2006-05-24

申请号：CN200310122790.2

申请日：2003-12-25

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 张春慨 ,  邵惠鹤

IPC: F24D3/00

Abstract: 一种换热网络最优综合优化方法。属于智能信息处理技术领域。本发明基于系统优化思想，将换热网络最优综合问题等价分解为系统结构和换热单元两部分，利用合作协作进化方法，使这两部分协作优化，最终得到系统结构和换热单元之间的最优折衷，然后根据现场实际情况，进一步选择最适合的优化方案包括分解问题、网络的合作协作优化和最适优化方案选择三个步骤。本发明较好地解决了较大规模的换热网络最优综合问题，且能避免传统换热网络最优综合优化中存在的收敛速度较慢、易陷于局部最小值、目标函数必须可导等实际问题；可应用于化工、炼油等过程工业中的能量回收网络优化，并已用于某厂乙烯装置的全过程用能优化综合问题，得到生产单位认可。

公开(公告)号：CN1554898A

公开(公告)日：2004-12-15

申请号：CN200310122790.2

申请日：2003-12-25

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 张春慨 ,  邵惠鹤

IPC: F24D3/00

Abstract: 一种换热网络最优综合优化方法。属于智能信息处理技术领域。本发明基于系统优化思想，将换热网络最优综合问题等价分解为系统结构和换热单元两部分，利用合作协作进化方法，使这两部分协作优化，最终得到系统结构和换热单元之间的最优折衷，然后根据现场实际情况，进一步选择最适合的优化方案包括分解问题、网络的合作协作优化和最适优化方案选择三个步骤。本发明较好地解决了较大规模的换热网络最优综合问题，且能避免传统换热网络最优综合优化中存在的收敛速度较慢、易陷于局部最小值、目标函数必须可导等实际问题；可应用于化工、炼油等过程工业中的能量回收网络优化，并已用于某厂乙烯装置的全过程用能优化综合问题，得到生产单位认可。

公开(公告)号：CN1251136C

公开(公告)日：2006-04-12

申请号：CN200310108052.2

申请日：2003-10-21

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 张春慨 ,  邵惠鹤

IPC: G06N3/06

Abstract: 一种神经网络建模方法。属于智能信息处理技术领域。本发明基于结构风险最小化原则，结合合作协作进化算法，同时进行神经网络的网络结构和连接权值学习，最终得到网络结构和连接权值之间最优折衷，方法具体包括数据处理、网络学习和网络估计预测三个基本步骤。本发明同时进行网络结构和连接权值的学习，较好地解决了传统神经网络学习中存在的结果与初始值相关、收敛速度慢、易陷于局部最小值、误差函数必须可导、过学习等实际问题，提高了网络的学习能力和泛化能力。本发明可应用于心脏病智能诊断、工业领域中的故障诊断、软测量等，经济领域的股票价格预测、商品价格预测等。

公开(公告)号：CN1529281A

公开(公告)日：2004-09-15

申请号：CN200310108052.2

申请日：2003-10-21

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 张春慨 ,  邵惠鹤

IPC: G06N3/06

Abstract: 一种神经网络建模方法。属于智能信息处理技术领域。本发明基于结构风险最小化原则，结合合作协作进化算法，同时进行神经网络的网络结构和连接权值学习，最终得到网络结构和连接权值之间最优折衷，方法具体包括数据处理、网络学习和网络估计预测三个基本步骤。本发明同时进行网络结构和连接权值的学习，较好地解决了传统神经网络学习中存在的结果与初始值相关、收敛速度慢、易陷于局部最小值、误差函数必须可导、过学习等实际问题，提高了网络的学习能力和泛化能力。本发明可应用于心脏病智能诊断、工业领域中的故障诊断、软测量等，经济领域的股票价格预测、商品价格预测等。