-
题名一种基于单片机的短距离无线通信抗干扰方法
被引量：10
- 1
-
-
作者
陈定三
周达左
杨慧中
-
机构
江南大学通信与控制工程学院
-
出处
《测控技术》
CSCD
北大核心
2009年第7期95-98,共4页
-
文摘
利用单片机和射频模块进行无线数据通信时,通过单片机的串行I/O口来完成数据的串行通信存在许多不足之处,如差错检测能力差、无纠错功能等。针对以上问题提出了一种通过单片机和射频模块以软件方式实现短距离无线通信抗干扰的技术。用高低电平持续不同时间的矩形波来表示数据位‘0'和‘1';采用CRC冗余校验实现数据的错误检验;利用瑞德-所罗门码实现数据的错误纠正。将该方法应用于电动滑板车的短距离通信设计中,实验表明,该方法使系统抗干扰能力有显著的提高。
-
关键词
单片机
通信抗干扰技术
CRC冗余校验
瑞德-所罗门码
-
Keywords
MCU
communication anti-jamming technology
CRC error-checking
Reed-Solomonm code
-
分类号
TN919.4
[电子电信—通信与信息系统]
-
-
题名基于局部重构融合流形聚类的多模型软测量建模
被引量：12
- 2
-
-
作者
陈定三
杨慧中
-
机构
江南大学教育部轻工过程先进控制重点实验室
上海市电站自动化技术重点实验室
-
出处
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第8期2281-2286,共6页
-
基金
国家自然科学基金项目(60674092)
江苏省高技术研究项目(BG2006010)
上海市科学技术委员会(09DZ2273400)~~
-
文摘
针对单模型描述复杂非线性对象时估计精度低、泛化能力差的问题,提出了一种基于局部重构融合流形聚类的多模型软测量建模方法。该方法将样本集拆分为多个互不相交的样本子簇,克服异常样本点对聚类结果的影响;以各样本子簇重构线性流形面,将属于同一流形面且相距较近的样本子簇进行融合;采用支持向量机为各个子类建立回归子模型,得到一个基于多个子模型的软测量组合模型。在双酚A生产过程质量指标的软测量建模仿真中验证了该方法的有效性。
-
关键词
线性流形
软测量
多模型
支持向量机
-
Keywords
linear manifold
soft-sensor
multi-model
support vector machine
-
分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名一种基于改进加权粗糙集的多模型软测量建模方法
被引量：2
- 3
-
-
作者
陈定三
杨慧中
-
机构
江南大学通信与控制工程学院
-
出处
《化工自动化及仪表》
CAS
北大核心
2010年第1期11-15,共5页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(60674092)
江苏省高技术研究项目(BG20060010)
江南大学创新团队发展计划资助项目
-
文摘
根据多模型可以改善模型估计精度,提高泛化性的思想,提出一种基于改进加权粗糙集的多模型软测量建模方法。加权粗糙集可以有效地处理不平衡数据的分类问题,但是传统的样本权重选择方法缺乏整体考虑,容易引起分类器整体精度的下降。通过向加权粗糙集引入类别权重,得到了一种基于最小风险贝叶斯决策理论的加权粗糙集决策算法,并利用AdaBoostM2算法寻优样本权重及类别权重。通过上述方法构建的最小风险加权粗糙集分类器,有效地提高了分类精度,从而保证了各个子模型的可靠性。
-
关键词
加权粗糙集
AdaBoostM2
支持向量机
软测量
多模型
-
Keywords
weighted rough set
AdaBoostM2
support vector classifier
soft-sensing
multi-model
-
分类号
TP274
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
-
-
题名局部惩罚加权核偏最小二乘算法及其应用
被引量：3
- 4
-
-
作者
杨慧中
陈定三
-
机构
江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
-
出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2011年第6期886-889,共4页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(60674092)
江苏省高技术研究项目(BG20060010)
江南大学创新团队发展计划资助项目
-
文摘
为改善软测量模型精度,提出了一种局部惩罚加权核偏最小二乘算法。该方法通过核映射将原始输入映射到高维特征空间实现对非线性问题的线性化处理,并通过偏最小二乘算法进行主成分提取,降低数据维数;对由主成分构成的新数据集,依据局部学习思想构建局部惩罚加权最小二乘回归模型,降低模型对异常数据的敏感度、优化模型参数。鉴于多模型可以改善模型估计精度,提高泛化性,采用C-NN近邻扩张搜索聚类算法对样本集进行聚类,对得到的聚类子簇依据上述算法建立回归子模型,得到多模型软测量系统。将其应用于双酚A生产过程的质量指标软测量建模,仿真结果表明了方法的有效性。
-
关键词
核偏最小二乘
局部学习
惩罚加权最小二乘
软测量
多模型
-
Keywords
kernel partial least squares
local learning
penalized weighted least squares
soft sensor
multiple models
-
分类号
TP274
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
-
-
题名粗糙分类器的多模型软测量建模方法
被引量：3
- 5
-
-
作者
陈定三
杨慧中
-
机构
江南大学通信与控制工程学院
-
出处
《计算机与应用化学》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第4期457-460,共4页
-
基金
国家自然科学基金(60674092)
江苏省高技术研究项目(BG20060010)
江南大学创新团队发展计划资助项目
-
文摘
根据多模型可以改善模型估计精度,提高泛化性的思想,提出了1种粗糙分类器的多模型软测量建模方法。该方法采用聚类、分类相结合的方式对数据进行分组训练,在一定程度上消除了矛盾样本点可能对模型精度造成的影响。对各组样本利用支持向量回归机建立回归子模型,得到多模型软测量系统。同时,通过向粗糙集引入相似度作为评价样本间相似性的指标,解决了传统粗糙集无法识别训练样本集中未出现过的模式的问题。通过引入概率测度,利用概率公式作为粗糙集分类的决策规则,简化了算法。基于上述理论构造的粗糙分类器,有效地提高了分类器的分类精度,确保了各子模型的估计精度。将该方法应用于双酚A生产过程的质量指标软测量建模,仿真结果表明了该算法的有效性。
-
关键词
粗糙集
支持向量机
软测量
多模型
-
Keywords
rough set
support vector classifier
soft-sensing
multi-models
-
分类号
TP274
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
-
-
题名用于多模型软测量的扩张搜索聚类算法
被引量：4
- 6
-
-
作者
陈定三
杨慧中
-
机构
江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
-
出处
《计算机与应用化学》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第4期407-410,共4页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(60674092)
江苏省高技术研究项目(BG20060010)
江南大学创新团队发展计划资助项目
-
文摘
多模型可以改善模型估计精度,提高泛化性能。针对传统的聚类方法过于依赖空间数据先验知识及初始参数的缺点,提出1种适用于任何形状样本分布的单参数调节扩张搜索聚类算法。该方法以近邻算法为基础,通过设定各样本的ε,邻域,以扩张搜索的方法将所有相关的ε-邻域样本归为一类,从而聚类样本数据。将其用于聚类样本数据集,构建基于扩张搜索聚类的软测量多模型。在双酚A生产过程质量指标的软测量建模仿真中验证了算法的有效性,其均方根误差、最大相对误差和平均相对误差均较基于模糊C均值的多模型建模方法有所减小,分别从1.2943,3.88%和1.40%下降到了1.0276,2.72%和1.16%。
-
关键词
近邻算法
支持向量机
软测量
多模型
-
Keywords
nearest neighbor algorithm
support vector machine
soft sensor
multiple models
-
分类号
TP274
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
-
