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高維稀疏數據驅動的城市固廢焚燒過程二噁英排放智能檢測 版權信息
- ISBN：9787302627067
- 條形碼：9787302627067 ; 978-7-302-62706-7
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
高維稀疏數據驅動的城市固廢焚燒過程二噁英排放智能檢測 本書特色
本書由2022年度國家科技出版基金資助出版。
全書彩圖配以二維碼形式展示。
高維稀疏數據驅動的城市固廢焚燒過程二噁英排放智能檢測 內容簡介
本書面向國家污染防治的重大需求,結合從實際復雜工業過程所提煉的針對產品質量、環保指標等難測參數檢測的一類稀疏高維數據智能建模問題,以北京某城市固廢焚燒(MSWI)過程為研究對象,對其所排放污染物(二噁英)濃度的智能檢測技術進行系統、深入的論述,包括基于特征約簡、集成學習、虛擬樣本生成和群智能優化的建模技術。研究面向MSWI二噁英排放建模的人工智能算法,為實現該過程運行優化和城市污染排放控制提供有力支撐,對促進生態環境可持續發展具有積極的作用。 本書是首部涉及城市固廢焚燒過程污染物排放濃度智能建模的專著,可供高校教師、研究生、高年級本科生和從事MSWI的工程技術人員學習、參考。
高維稀疏數據驅動的城市固廢焚燒過程二噁英排放智能檢測 目錄
第1章緒論
1.1研究背景和意義
1.2工業過程高維數據軟測量技術研究現狀
1.2.1模型輸入維數約簡
1.2.2神經網絡集成建模理論
1.2.3選擇性集成建模
1.2.4模型泛化性能評價與超參數優化
1.2.5建模數據期望概率分布
1.3工業過程稀疏數據完備技術研究現狀
1.3.1小樣本數據集概述
1.3.2虛擬樣本生成簡介
1.3.3虛擬樣本的定義和內涵
1.3.4回歸建模VSG的分類
1.3.5回歸建模VSG的要點
1.3.6回歸建模VSG的難點
1.4城市固廢焚燒過程二噁英排放濃度檢測現狀
1.4.1離線直接檢測法
1.4.2指示物/關聯物在線間接檢測法
1.4.3軟測量檢測法
1.5DXN檢測存在的問題
1.5.1檢測技術的發展階段與關聯性
1.5.2不同DXN檢測法的優勢與互補性
1.5.3不同DXN檢測法的局限性
1.6主要內容
參考文獻 第2章面向二噁英排放檢測的MSWI過程特性分析
2.1引言
2.2基于爐排爐的MSWI過程工藝描述
2.2.1固廢儲運系統
2.2.2固廢燃燒系統
2.2.3余熱交換系統
2.2.4蒸汽發電系統
2.2.5煙氣處理系統
2.2.6煙氣排放系統
2.3MSWI過程的DXN生成機理與排放控制
2.3.1DXN的起源與結構
2.3.2DXN的生成機理
2.3.3DXN的排放控制措施
2.4影響DXN排放濃度的因素
2.4.1DXN的生成、吸附和排放過程
2.4.2DXN排放影響因素分析
2.5DXN排放濃度軟測量的難點
參考文獻 第3章基于SEN核學習算法的MSWI過程二噁英排放軟測量
3.1引言
3.2建模策略
3.3算法實現
3.3.1基于先驗知識預處理
3.3.2候選子子模型構建
3.3.3候選SEN子模型構建
3.3.4SEN模型構建
3.4實驗驗證
3.4.1基準數據集
3.4.2國外文獻的DXN數據集
參考文獻 第4章基于特征約簡與SEN的MSWI過程二噁英排放軟測量
4.1引言
4.2建模策略
4.3算法實現
4.3.1數據采集與預處理
4.3.2基于變量投影重要性的輸入特征選擇
4.3.3基于訓練樣本構造策略的SEN軟測量模型
4.4實驗驗證
4.4.1國外文獻DXN數據集
4.4.2國內工業DXN數據集
參考文獻 第5章基于潛在特征SEN建模的MSWI過程二噁英排放軟測量
5.1引言
5.2建模策略
5.3算法實現
5.3.1廣義子系統劃分
5.3.2潛在特征提取與初選
5.3.3潛在特征度量與再選
5.3.4自適應SEN建模
5.4應用研究
5.4.1基準數據集
5.4.2工業數據集
5.4.3分析與討論
參考文獻 第6章基于多層特征選擇的MSWI過程二噁英排放軟測量
6.1引言
6.2建模策略
6.3算法實現
6.3.1基于單特征相關性的第1層特征選擇
6.3.2基于多特征冗余性的第2層特征選擇
6.3.3基于模型性能的第3層特征選擇與模型構建
6.4應用研究
6.4.1數據描述
6.4.2建模結果
6.4.3方法比較
參考文獻 第7章改進VSG及其在MSWI過程二噁英排放軟測量中的應用
7.1引言
7.2預備知識
7.2.1基于VSG的建模樣本補充
7.2.2基于大趨勢擴散的區域擴展
7.2.3基于RWNN隱含層插值的VSG
7.3建模策略與實現
7.3.1基于改進MTD的區域擴展
7.3.2基于等間隔插值的VSG
7.3.3基于RWNN多組隱含層插值的VSG
7.3.4虛擬樣本混合
7.4實驗驗證
7.4.1基準數據集
7.4.2工業數據集
參考文獻 第8章基于虛擬樣本優化選擇的MSWI過程二噁英排放濃度軟測量
8.1引言
8.2標準PSO簡介
8.3建模策略與算法實現
8.3.1基于改進MTD的區域擴展
8.3.2基于等間隔插值的生成候選虛擬樣本
8.3.3基于PSO的虛擬樣本選擇
8.3.4基于混合樣本的模型構建
8.4實驗驗證
8.4.1基準數據集
8.4.2工業數據集
參考文獻 第9章基于多插值MOPSO的VSG及其在MSWI過程二噁英排放軟測量中的應用
9.1引言
9.2多目標問題的優化
9.3建模策略與算法實現
9.3.1基于改進MTD的區域擴展
9.3.2基于多插值策略生成候選虛擬樣本
9.3.3基于MOPSO的虛擬樣本選擇
9.3.4基于混合樣本的模型構建
9.4實驗驗證
9.4.1基準數據集
9.4.2工業數據集
參考文獻 第10章基于MOPSO混合優化的VSG及其在MSWI過程二噁英排放軟測量中的應用
10.1引言
10.2預備知識
10.2.1隨機森林
10.2.2綜合學習PSO
10.3建模策略
10.4算法實現
10.4.1面向MOPSO的粒子設計
10.4.2面向VSG的適應度函數設計
10.4.3面向VSG的MOPSO
10.5仿真驗證和工業應用
10.5.1評價指標描述
10.5.2基準數據驗證
10.5.3工業數據驗證
10.5.4討論與分析
參考文獻 第11章基于特征約簡概率密度函數的VSG及其在MSWI過程二噁英排放軟測量中的應用
11.1引言
11.2預備知識
11.2.1主成分分析
11.2.2核密度估計
11.3建模策略與算法實現
11.3.1基于特征約簡概率密度函數生成虛擬樣本輸入
11.3.2基于集成模型生成虛擬樣本輸出
11.3.3基于綜合學習PSO優化VSG過程的超參數
11.4仿真驗證
11.4.1評價指標描述
11.4.2基準數據集
11.4.3工業數據集
11.4.4討論與分析
參考文獻 第12章基于VSG的MSWI過程二噁英排放濃度軟測量系統
12.1引言
12.2系統需求分析
12.3系統開發方案與技術路線
12.3.1開發方案
12.3.2技術路線
12.4系統功能實現
12.4.1過程數據監控
12.4.2DXN排放濃度軟測量
12.4.3建模樣本展示
12.4.4算法介紹
展開全部
高維稀疏數據驅動的城市固廢焚燒過程二噁英排放智能檢測 作者簡介
湯健，教授，北京工業大學。主持國家重點研發計劃、國家自然科學基金和北京市自然科學基金面上項目共4項，發表SCI論文30余篇，出版英文專著1部、中文專著2部，申請或授權發明專利50余項。
喬俊飛，北京工業大學副校長，主要從事復雜系統智能特征建模、自組織控制和多目標化領域的研究工作。
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