基于ELM-ADHDP的复杂分离过程优化方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202011266460.0
IPC分类号：G06K9/62;G06N3/04;G06N3/06;G06F17/16
申请日期：
2020-11-13
申请人：
长春工业大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	基于ELM-ADHDP的复杂分离过程优化方法
申请号	CN202011266460.0	申请日期	2020-11-13
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-02-19	公开/公告号	CN112381139A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;6;;;G;0;6;F;1;7;/;1;6查看分类表>
申请人	长春工业大学	申请人地址	吉林省长春市朝阳区延安大街2055号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	长春工业大学	当前权利人	长春工业大学
发明人	秦伟;李慧;常华鹏;李颖;骆万博;丛铄沣;罗明月;赵启亮;叶伟康
代理机构	北京华际知识产权代理有限公司	代理人	张天会

摘要

本发明公开了基于ELM‑ADHDP的复杂分离过程优化方法，本发明把ELM‑ADHDP算法引入复杂分离过程中，在统计、分析生产过程的真实数据的基础上，建立输出量的预测模型；用极限学习机预测模型网络参数的初始值，然后对该预测模型进行学习训练，得到稳定的预测模型网络；在训练好的预测模型网络的基础上建立基于改进的ADHDP的参数优化策略，提出复杂分离过程中优化的对象，根据优化的最优性能指标确定优化量值，为复杂分离过程提供工艺优化策略。

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