公开(公告)号：CN108647808B

公开(公告)日：2022-03-29

申请号：CN201810322649.3

申请日：2018-04-11

Applicant: 济南大学

Inventor： 杜韬 ,  王玉栋 ,  牟国栋 ,  武奎 ,  庞战 ,  许婧文 ,  李国昌 ,  刘闯

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/04 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种生产参数优化预测方法、装置、设备及存储介质，包括：获取生产流程中各个工序的监测数据；对所述监测数据预处理；利用规则关联算法在任意两个工序间构建表示两个工序间影响关系的最强关联链，并将所述最强关联链与所述监测数据波动状态结合，得到状态关联链；利用柔性神经树算法根据所述状态关联链建立预测模型，得到并输出预测结果。该方法可根据预测结果对关键工序的参数进行优化，通过优化关键工序的参数进而优化燃煤锅炉的生产流程，达到节能减排、提高经济性和生产安全性的效果。

公开(公告)号：CN109241367A

公开(公告)日：2019-01-18

申请号：CN201810885037.5

申请日：2018-08-06

Applicant: 济南大学

Inventor： 张瑞 ,  杜韬 ,  曲守宁 ,  许婧文 ,  王玉栋 ,  武奎

IPC: G06F16/904

Abstract: 本发明提供一种基于降维窗口的主成分分析方法及系统，包括如下步骤：1.输入待处理数据集X；S2.初始化降维窗口参数e和结束条件参数a；3.根据输入数据集X计算得到初始相关系数矩阵B；4.根据初始相关系数矩阵B计算得到相关系数矩阵P；5.根据相关系数矩阵P判断是否符合结束条件；若是，进入步骤6；若否，进入步骤7；6.输出降维结果数据集X`；7.为相关系数矩阵P添加降维窗口，并将相关系数矩阵P每行元素按大小排列；8.判断是否出现窗口溢出，或者，出现窗口宽度优化后无变化；若是，进入步骤9；若否，进入步骤10；9.优化降维窗口参数；返回步骤7；10.在降维窗口内对数据进行降维处理；返回步骤3。

公开(公告)号：CN108647808A

公开(公告)日：2018-10-12

申请号：CN201810322649.3

申请日：2018-04-11

Applicant: 济南大学

Inventor： 杜韬 ,  王玉栋 ,  牟国栋 ,  武奎 ,  庞战 ,  许婧文 ,  李国昌 ,  刘闯

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/04 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种生产参数优化预测方法、装置、设备及存储介质，包括：获取生产流程中各个工序的监测数据；对所述监测数据预处理；利用规则关联算法在任意两个工序间构建表示两个工序间影响关系的最强关联链，并将所述最强关联链与所述监测数据波动状态结合，得到状态关联链；利用柔性神经树算法根据所述状态关联链建立预测模型，得到并输出预测结果。该方法可根据预测结果对关键工序的参数进行优化，通过优化关键工序的参数进而优化燃煤锅炉的生产流程，达到节能减排、提高经济性和生产安全性的效果。

公开(公告)号：CN108596230A

公开(公告)日：2018-09-28

申请号：CN201810333670.3

申请日：2018-04-13

Applicant: 济南大学

Inventor： 杜韬 ,  许婧文 ,  曲守宁 ,  王玉栋 ,  武奎 ,  庞战 ,  牟国栋 ,  李国昌 ,  张瑞 ,  刘闯

IPC: G06K9/62 ,  G06N99/00

Abstract: 本发明涉及一种参数自适应的密度峰值聚类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：基于数据密度属性自动获得数据角色；S2：以簇头节点为核心实现自动聚类；S3、评价聚类结果与自适应调整聚类参数，迭代优化聚类结果。

公开(公告)号：CN108537285A

公开(公告)日：2018-09-14

申请号：CN201810333661.4

申请日：2018-04-13

Applicant: 济南大学

Inventor： 杜韬 ,  曲守宁 ,  许婧文 ,  王玉栋 ,  武奎 ,  庞战 ,  刘闯 ,  张瑞 ,  李国昌 ,  牟国栋

IPC: G06K9/62

CPC classification number: G06K9/6221

Abstract: 本发明涉及一种面向数据流的全在线聚类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：基于在线数据角色判断的动态数据流聚类算法进行聚类；S2：根据多速率的数据衰减机制，更新数据流对象；S3：基于邻域的密度更新聚类算法；S4：在线聚类调整。