公开(公告)号：CN111860924A

公开(公告)日：2020-10-30

申请号：CN201910366708.1

申请日：2019-04-25

申请人： 华北电力大学(保定)

发明人： 甄成刚 ,  刘怀远 ,  王明达 ,  刘贞辉

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06K9/62 ,  G06N3/00 ,  G06N20/10

摘要： 本发明公开提供了基于PCA-IFOA-LSSVM集成电站锅炉NOx排放预测的算法，方法包括：对高维样本矩阵进行预处理；根据归一化后的NOx排放量高低划分样本空间；通过主成分分析(PCA)提取各子空间的主成分；基于最小二乘支持向量机(LSSVM)来构造各子空间模型；采用改进的果蝇优化算法(IFOA)对LSSVM中的核函数带宽和惩罚因子全局寻优；最后利用分段拟合集成各子模型得到模型输出。本发明与其他预测模型相比提高了预测精度，缩短了预测时间，能够比较准确地预测电站锅炉NOx排放及其走势。

公开(公告)号：CN111860923A

公开(公告)日：2020-10-30

申请号：CN201910366707.7

申请日：2019-04-25

申请人： 华北电力大学(保定)

发明人： 甄成刚 ,  刘怀远 ,  刘贞辉 ,  王明达

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06K9/62

摘要： 本发明公开提供了了一种基于多模型聚类集成的锅炉烟气NOx排放量建模方法。方法包括：根据输出NOx排放量的高低划分数据空间；通过基于相关性分析的变量权重和基于信息熵的分层聚类确定参与聚类的变量；利用提出的多模型聚类集成(VMSC)算法聚类得到各子空间的隶属度矩阵；采用融合隶属度的最小二乘法对各子空间的最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型进行集成。本发明通过集成模糊c均值聚类(FCM)和有监督的遗传算法-软模糊聚类(GA-SFCM)的VMSC算法提高了预测建模的精度，能够比较准确地预测炉烟气NOx排放及其走势。

公开(公告)号：CN111046887A

公开(公告)日：2020-04-21

申请号：CN201811256048.3

申请日：2018-10-15

申请人： 华北电力大学(保定)

发明人： 朱有产 ,  王雯瑶 ,  王明达

IPC分类号： G06K9/46 ,  G06K9/40

摘要： 本发明提出了一种带噪图像去噪后对图像特征进行提取的方法，方法包括：确定待处理的目标图像；基于去噪自编码(DAE)算法原理，将带噪图像去噪的同时加入图像增强效果作为图像特征提取样本；基于改进的加速稳健特征SURF提取算法提取图像局部特征；将提取到的该特征作为该图像的图像特征。应用本发明实例，通过基于DAE算法对带噪图像去噪同时加入图像增强运算的方法和改进的SURF算法进行结合，加强图像样本特征效果，并起到双重去噪作用，再优化特征点侦测方法对目标图像特征进行提取，提高了运算速率，减少了特征提取的计算量，并能适应图像尺度变化。