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J-GLOBAL ID：201702270858556149   整理番号：17A0473008

NSGA IIと勾配に基づく2段階ハイブリッドアルゴリズムにより訓練されたウェーブレットニューラルネットワークを用いた精錬プロセスの出力繊維長分布のモデル化【Powered by NICT】

Modeling for output fiber length distribution of refining process using wavelet neural networks trained by NSGA II and gradient based two-stage hybrid algorithm

著者 (5件)： Zhou Ping (State Key Laboratory of Synthetical Automation for Process Industries, Northeastern University, Shenyang 110819, China) ,  Li Mingjie (State Key Laboratory of Synthetical Automation for Process Industries, Northeastern University, Shenyang 110819, China) ,  Guo Dongwei (State Key Laboratory of Synthetical Automation for Process Industries, Northeastern University, Shenyang 110819, China) ,  Wang Hong (Control Systems Centre, The University of Manchester, Manchester, UK) ,  Chai Tianyou (State Key Laboratory of Synthetical Automation for Process Industries, Northeastern University, Shenyang 110819, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 238  ページ： 24-32  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ケミサーモメカニカルパルプ(CTMP)は製紙用繊維出力繊維長分布(FLD)はその後の製紙生産のエネルギー消費量と製品品質を直接決定することを生成する重要なプロセスである。,パルプ品質を向上させ,リファイニング工程でのエネルギーを節約するために必須である出力FLDのモデリングと制御に関する研究。しかし,精錬プロセスの出力FLDは,非Gauss確率分布特性を有し,出力FLDモデルを効率的に確立する従来の方法を利用することが難しい。確率分布制御理論のフレームワークの下で,本論文では,改善されたウェーブレットニューラルネットワーク(WNN)と組み合わせることによるCTMPの繊維長さの出力確率密度関数(PDF)のための新しいモデリングアプローチを提案した。これに関連して,平方根B-スプライン近似原理を最初にWNNベースBスプライン重みモデルのためのターゲット出力として繊維長PDF形状のBスプライン重みを抽出するために採用した。,モデリング精度のための多目的評価指標を定義することにより,WNNベースweighsモデルのためのパラメータシステムを確立するために提案した新しい二段階ハイブリッド学習アルゴリズム。この学習アルゴリズムは,大域的範囲で良好な初期解のための第一段階における多目的NSGAIIアルゴリズムを統合し,局所範囲内でWNNモデルパラメータの正確な解のための第二段階で採用されている勾配降下法。その結果,繊維長の最終出力PDFはBスプライン近似原理を用いて推定したBスプライン重みにより再構成した。実際の工業データを用いた実験によって,本手法の優位性と実用性を実証した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *モデリング ,  再構成 ,  制御理論 ,  Bスプライン ,  遺伝的アルゴリズム ,  確率密度関数 ,  エネルギー消費 ,  *波束 ,  最急降下法 ,  スプライン ,  製品品質 ,  学習アルゴリズム ,  確率分布
準シソーラス用語： *ウェーブレットニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 精錬プロセス ,  繊維長分布(FLD) ,  ウェーブレット神経回路網(WNN) ,  非支配ソーティング遺伝的アルゴリズムII(NSGA II) ,  確率密度関数(PDF) ,  確率分布のモデル化

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (10件)： 勾配 ,  段階 ,  ハイブリッドアルゴリズム ,  訓練 ,  ウェーブレットニューラルネットワーク ,  精錬 ,  プロセス ,  繊維長 ,  分布 ,  モデル化