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    • 18. 发明授权
    • 基于混合单隐层神经网络的混油长度在线估计方法及系统
    • CN117150931B
    • 2024-01-30
    • CN202311411498.6
    • 2023-10-30
    • 中国石油大学(华东)
    • 邵伟明陈雷李旭
    • G06F30/27G06N3/048G06N3/084G06F113/08
    • 本发明属于成品油管道软测量领域,提供了基于混合单隐层神经网络的混油长度在线估计方法及系统,其方案为:设计一种新的半监督混合神经网络结构,采用分而治之的原则,既降低了对浅层神经网络的要求,又避免了使用高复杂度的深层神经网络;对多个浅层神经网络加权组合,可获得比单个浅层神经网络或深度神经网络更好的性能;采用贝叶斯方法自适应确定正则化系数和混合模态数量,有效提升抗过拟合能力;采用半监督学习框架可充分挖掘无标签样本信息;最后该方法能同时提供混油长度的估计值及其置信区间。应用本发明,可有效确定神经网络结构,降低过拟合的风险,从而提高预测精度,为提高产品质量、优化生产操作与调度决策提供技术支持与保障。(56)对比文件Lei Chen,et al.A novel predictivemodel of mixed oil length of productspipeline driven by traditional model anddata 《.Journal of Petroleum Science andEngineering》.2021,第205卷全文.Ziyun Yuan,et al.Physics-basedBayesian linear regression model forpredicting length of mixed oil《.GeoenergyScience and Engineering 》.2023,第223卷全文.Weiming Shao,et al.SemisupervisedBayesian Gaussian Mixture Models for Non-Gaussian Soft Sensor《.IEEE TRANSACTIONSON CYBERNETICS》.2021,第51卷(第7期),全文.Ziyun Yuan,et al.Knowledge-informedVariational Bayesian Gaussian mixtureregression model for predicting mixed oillength《.Energy》.2023,全文.袁子云,等.融合机制与高斯混合回归算法的成品油管道顺序输送混油长度预测模型《.中国石油大学学报( 自然科学版)》.2023,第47卷(第2期),全文.