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学者姓名：乔俊飞
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摘要 ：
This article proposes a novel online and self-learning algorithm to the identification of fuzzy neural networks, which not only learns the structure and parameters online, but also learns the threshold parameters by itself and automatically. For structure learning, a self-constructing approach including adding neurons and merging highly similar fuzzy rules is proposed based on the criteria of the system error between actual and model output and the maximum firing strength of neurons. In order to achieve the efficient merging computing, a new calculation method of similarity degree between fuzzy rules is developed. Further and more importantly, the varying width of Gaussian membership functions can be learned by itself according to the underfitting and overfitting criteria. Similarly, different from the existing constant threshold of similarity degree for merging, the varying threshold of similarity degree can be self-learned according to the real-time accuracy of model. The proposed self-learning mechanism significantly improves the model accuracy and greatly enhances the easy usability. Several benchmark examples are implemented to illustrate the effectiveness and feasible of the proposed approach.
关键词 ：
online learning online learning Merging Merging Neurons Neurons Fuzzy neural networks (FNNs) Fuzzy neural networks (FNNs) self-learning self-learning Data models Data models Firing Firing Computational modeling Computational modeling Real-time systems Real-time systems Fuzzy neural networks Fuzzy neural networks recursive least square (RLS) recursive least square (RLS)
引用：
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| GB/T 7714 | Li, Wei , Qiao, Junfei , Zeng, Xiao-Jun . Online and Self-Learning Approach to the Identification of Fuzzy Neural Networks [J]. | IEEE TRANSACTIONS ON FUZZY SYSTEMS , 2022 , 30 (3) : 649-662 . |
| MLA | Li, Wei 等. "Online and Self-Learning Approach to the Identification of Fuzzy Neural Networks" . | IEEE TRANSACTIONS ON FUZZY SYSTEMS 30 . 3 (2022) : 649-662 . |
| APA | Li, Wei , Qiao, Junfei , Zeng, Xiao-Jun . Online and Self-Learning Approach to the Identification of Fuzzy Neural Networks . | IEEE TRANSACTIONS ON FUZZY SYSTEMS , 2022 , 30 (3) , 649-662 . |
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摘要 ：
In this paper, we consider the robust non-fragile H-infinity fuzzy control for uncertain nonlinear delayed hyperbolic partial differential equation (PDE) systems, which can represent the dynamics of most industrial processes, such as plug-flow reactors, fixed-bed reactors, tubular heat exchangers, traffic flows, and wave equations. Initially, a Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy-delayed hyperbolic PDE model is presented to describe the uncertain nonlinear delayed hyperbolic PDE system. Subsequently, based on the T-S fuzzy delayed hyperbolic PDE model, spatial linear matrix inequality (SLMI) based sufficient conditions to ensure exponential stability with an H-infinity performance are obtained via utilizing the Lyapunov direct method. Then, to solve the SLMIs, the robust non-fragile H-infinity fuzzy control problem for uncertain nonlinear delayed hyperbolic PDE systems is formulated as an LMI feasibility problem. Finally, two examples on a Lotka-Volterra PDE system and a non-isothermal plug-flow reactor (PFR) are presented to illustrate the effectiveness of the presented control method.
关键词 ：
H(8 )control H(8 )control Non-fragile control Non-fragile control Takagi-Sugeno Takagi-Sugeno (T-S) model (T-S) model Uncertain nonlinear delayed hyperbolic PDE systems Uncertain nonlinear delayed hyperbolic PDE systems Fuzzy control Fuzzy control
引用：
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| GB/T 7714 | Zhang, Xu , Wang, Zi-Peng , Wu, Huai-Ning et al. Robust Non-fragile H-8 Fuzzy Control for Uncertain Nonlinear- Delayed Hyperbolic PDE Systems [J]. | INTERNATIONAL JOURNAL OF FUZZY SYSTEMS , 2022 , 25 (2) : 851-867 . |
| MLA | Zhang, Xu et al. "Robust Non-fragile H-8 Fuzzy Control for Uncertain Nonlinear- Delayed Hyperbolic PDE Systems" . | INTERNATIONAL JOURNAL OF FUZZY SYSTEMS 25 . 2 (2022) : 851-867 . |
| APA | Zhang, Xu , Wang, Zi-Peng , Wu, Huai-Ning , Zhang, Xiao-Wei , Li, Han-Xiong , Qiao, Jun-Fei . Robust Non-fragile H-8 Fuzzy Control for Uncertain Nonlinear- Delayed Hyperbolic PDE Systems . | INTERNATIONAL JOURNAL OF FUZZY SYSTEMS , 2022 , 25 (2) , 851-867 . |
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摘要 ：
Wastewater treatment plays a crucial role in alleviating water shortages and protecting the environment from pollution. Due to the strong time variabilities and complex nonlinearities within wastewater treatment systems, devising an efficient optimal controller to reduce energy consumption while ensuring effluent quality is still a bottleneck that needs to be addressed. In this paper, in order to comprehensively consider different needs of the wastewater treatment process (WTTP), a two-objective model is to consider a scope, in which minimizing energy consumption and guaranteeing effluent quality are both considered to improve wastewater treatment efficiency To efficiently solve the model functions, a grid-based dynamic multi-objective evolutionary decomposition algorithm, namely GD-MOEA/D, is designed. A GD-MOEA/D-based intelligent optimal controller (GD-MOEA/D-IOC) is devised to achieve tracking control of the main operating variables of the WTTP. Finally, the benchmark simulation model No. 1 (BSM1) is applied to verify the validity of the proposed approach. The experimental results demonstrate that the constructed models can catch the dynamics of WWTP accurately. Moreover, GD-MOEA/D has better optimization ability in solving the designed models. GD-MOEA/D-IOC can achieve a significant improvement in terms of reducing energy consumption and improving effluent quality. Therefore, the designed multi-objective intelligent optimal control method for WWTP has great potential to be applied to practical engineering since it can easily achieve a highly intelligent control in WTTP.
关键词 ：
multi-objective optimization multi-objective optimization performance functions performance functions evolutionary algorithms (EAs) evolutionary algorithms (EAs) wastewater treatment processes wastewater treatment processes
引用：
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| GB/T 7714 | Xie, YingBo , Wang, Ding , Qiao, JunFei . Dynamic multi-objective intelligent optimal control toward wastewater treatment processes [J]. | SCIENCE CHINA-TECHNOLOGICAL SCIENCES , 2022 , 65 (3) : 569-580 . |
| MLA | Xie, YingBo et al. "Dynamic multi-objective intelligent optimal control toward wastewater treatment processes" . | SCIENCE CHINA-TECHNOLOGICAL SCIENCES 65 . 3 (2022) : 569-580 . |
| APA | Xie, YingBo , Wang, Ding , Qiao, JunFei . Dynamic multi-objective intelligent optimal control toward wastewater treatment processes . | SCIENCE CHINA-TECHNOLOGICAL SCIENCES , 2022 , 65 (3) , 569-580 . |
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摘要 ：
城市固废焚烧(MSWI)是目前国内外广泛应用的生活垃圾资源化处理技术,其存在"邻避效应"的主要原因之一是排放具有高毒性、持久性等污染特性的二噁英(DXN).长周期、高成本的离线检测方式导致DXN排放浓度的实时监测难以实现.针对上述问题,提出了基于多层特征选择的MSWI过程DXN排放浓度软测量方法.首先,从单特征与DXN相关性视角,结合相关系数和互信息构建综合评价指标,实现MSWI多个子系统过程变量的第一层特征选择;接着,从多特征冗余性和特征选择鲁棒性视角,多次运行基于遗传算法——偏最小二乘法(GA-PLS)的特征选择算法,实现第二层特征选择;最后,结合上层选择特征的统计频次、模型预测性能及机理...
关键词 ：
特征选择 特征选择 相关性 相关性 冗余性 冗余性 城市固废焚烧(MSWI) 城市固废焚烧(MSWI) 二噁英(DXN) 二噁英(DXN)
引用：
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| GB/T 7714 | 乔俊飞 , 郭子豪 , 汤健 . 基于多层特征选择的固废焚烧过程二噁英排放浓度软测量 [J]. | 信息与控制 , 2021 , 50 (01) : 75-87 . |
| MLA | 乔俊飞 et al. "基于多层特征选择的固废焚烧过程二噁英排放浓度软测量" . | 信息与控制 50 . 01 (2021) : 75-87 . |
| APA | 乔俊飞 , 郭子豪 , 汤健 . 基于多层特征选择的固废焚烧过程二噁英排放浓度软测量 . | 信息与控制 , 2021 , 50 (01) , 75-87 . |
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摘要 ：
基于虚拟样本优化选择的城市固废焚烧过程二噁英排放浓度预测
关键词 ：
城市固废焚烧(MSWI) 城市固废焚烧(MSWI) 小样本 小样本 二噁英(DXN) 二噁英(DXN) 粒子群优化(PSO) 粒子群优化(PSO) 虚拟样本选择 虚拟样本选择 虚拟样本生成 虚拟样本生成
引用：
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| GB/T 7714 | 汤健 , 王丹丹 , 郭子豪 et al. 基于虚拟样本优化选择的城市固废焚烧过程二噁英排放浓度预测 [J]. | 汤健 , 2021 , 47 (5) : 431-443 . |
| MLA | 汤健 et al. "基于虚拟样本优化选择的城市固废焚烧过程二噁英排放浓度预测" . | 汤健 47 . 5 (2021) : 431-443 . |
| APA | 汤健 , 王丹丹 , 郭子豪 , 乔俊飞 , 北京工业大学学报 . 基于虚拟样本优化选择的城市固废焚烧过程二噁英排放浓度预测 . | 汤健 , 2021 , 47 (5) , 431-443 . |
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摘要 ：
城市污水处理过程(Municipal wastewater treatment process, MWWTP)是一个典型的复杂流程工业过程,其优化运行涉及到多个动态性能指标.为了实现城市污水处理运行过程的优化控制,本文提出了一种城市污水处理过程动态多目标智能优化控制方法 (Dynamic multiobjective intelligent optimal control, DMIOC).首先,建立了一种基于自适应核函数的动态性能指标模型,实现了城市污水处理关键性能指标的准确描述;其次,设计了一种基于自适应飞行参数调整机制的动态多目标粒子群优化算法(Dynamic multiobjective...
关键词 ：
动态多目标粒子群优化 动态多目标粒子群优化 城市污水处理过程 城市污水处理过程 动态多目标智能优化控制 动态多目标智能优化控制 优化设定值 优化设定值
引用：
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| GB/T 7714 | 韩红桂 , 张璐 , 卢薇 et al. 城市污水处理过程动态多目标智能优化控制研究 [J]. | 自动化学报 , 2021 , 47 (03) : 620-629 . |
| MLA | 韩红桂 et al. "城市污水处理过程动态多目标智能优化控制研究" . | 自动化学报 47 . 03 (2021) : 620-629 . |
| APA | 韩红桂 , 张璐 , 卢薇 , 乔俊飞 . 城市污水处理过程动态多目标智能优化控制研究 . | 自动化学报 , 2021 , 47 (03) , 620-629 . |
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摘要 ：
新工科背景下基于机器人竞赛的创新人才培养模式
关键词 ：
机器人竞赛 机器人竞赛 创新人才 创新人才 培养模式 培养模式 新工科 新工科
引用：
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| GB/T 7714 | 左国玉 , 雷飞 , 乔俊飞 et al. 新工科背景下基于机器人竞赛的创新人才培养模式 [J]. | 左国玉 , 2021 , (6) : 44-47 . |
| MLA | 左国玉 et al. "新工科背景下基于机器人竞赛的创新人才培养模式" . | 左国玉 6 (2021) : 44-47 . |
| APA | 左国玉 , 雷飞 , 乔俊飞 , 高教学刊 . 新工科背景下基于机器人竞赛的创新人才培养模式 . | 左国玉 , 2021 , (6) , 44-47 . |
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摘要 ：
城市污水处理过程动态多目标智能优化控制研究
关键词 ：
动态多目标粒子群优化 动态多目标粒子群优化 优化设定值 优化设定值 城市污水处理过程 城市污水处理过程 动态多目标智能优化控制 动态多目标智能优化控制
引用：
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| GB/T 7714 | 韩红桂 , 张璐 , 卢薇 et al. 城市污水处理过程动态多目标智能优化控制研究 [J]. | 韩红桂 , 2021 , 47 (3) : 620-629 . |
| MLA | 韩红桂 et al. "城市污水处理过程动态多目标智能优化控制研究" . | 韩红桂 47 . 3 (2021) : 620-629 . |
| APA | 韩红桂 , 张璐 , 卢薇 , 乔俊飞 , 自动化学报 . 城市污水处理过程动态多目标智能优化控制研究 . | 韩红桂 , 2021 , 47 (3) , 620-629 . |
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摘要 ：
为了实现城市污水处理过程各性能指标的优化运行,提出了一种动态分解多目标粒子群优化控制(optimal control based on dynamic decomposed multiobjective particle swarm optimization, OC-DDMOPSO)策略.首先,构建了基于自适应核函数的运行性能指标模型,确定了优化运行目标.其次,设计了基于档案库动态分解的多目标粒子群优化算法,实时获取操作变量的优化设定值.最后,利用预测控制策略跟踪优化设定值,完成了城市污水处理过程优化控制.将提出的OC-DDMOPSO应用于基准仿真平台BSM1,实验结果显示,OC-DDMOPS...
关键词 ：
多目标粒子群优化 多目标粒子群优化 优化控制 优化控制 动态分解 动态分解 预测控制 预测控制 城市污水处理过程 城市污水处理过程 优化设定值 优化设定值
引用：
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| GB/T 7714 | 张璐 , 张嘉成 , 韩红桂 et al. 基于动态分解多目标粒子群优化的城市污水处理过程优化控制 [J]. | 北京工业大学学报 , 2021 , 47 (03) : 239-245 . |
| MLA | 张璐 et al. "基于动态分解多目标粒子群优化的城市污水处理过程优化控制" . | 北京工业大学学报 47 . 03 (2021) : 239-245 . |
| APA | 张璐 , 张嘉成 , 韩红桂 , 乔俊飞 . 基于动态分解多目标粒子群优化的城市污水处理过程优化控制 . | 北京工业大学学报 , 2021 , 47 (03) , 239-245 . |
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摘要 ：
基于动态分解多目标粒子群优化的城市污水处理过程优化控制
关键词 ：
动态分解 动态分解 优化设定值 优化设定值 城市污水处理过程 城市污水处理过程 优化控制 优化控制 预测控制 预测控制 多目标粒子群优化 多目标粒子群优化
引用：
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| GB/T 7714 | 张璐 , 张嘉成 , 韩红桂 et al. 基于动态分解多目标粒子群优化的城市污水处理过程优化控制 [J]. | 张璐 , 2021 , 47 (3) : 239-245 . |
| MLA | 张璐 et al. "基于动态分解多目标粒子群优化的城市污水处理过程优化控制" . | 张璐 47 . 3 (2021) : 239-245 . |
| APA | 张璐 , 张嘉成 , 韩红桂 , 乔俊飞 , 北京工业大学学报 . 基于动态分解多目标粒子群优化的城市污水处理过程优化控制 . | 张璐 , 2021 , 47 (3) , 239-245 . |
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