【摘 要】
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粗糙集理论是一种有效的处理不确定性的数学理论,在多个领域得到了广泛应用,为复杂过程建模提供了新的理论工具。本文系统描述了基于粗糙集的知识建模流程,从原始数据的处理
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粗糙集理论是一种有效的处理不确定性的数学理论,在多个领域得到了广泛应用,为复杂过程建模提供了新的理论工具。本文系统描述了基于粗糙集的知识建模流程,从原始数据的处理到最终模型的建立。针对其中的决策表属性约简,提出了一种基于带有变异因子的量子粒子群(MQPSO)优化的属性约简算法,该算法将MQPSO与粗糙集属性约简相结合,通过MQPSO算法的寻优计算,可以找到决策表最优的属性约简结果,并用实验数据验证了其有效性。甲醇是一种非常常用的化工原料,近年来在其他新型用途方面得到了良好的开发,需求量迅速提高。本文以某化工厂甲醇合成生产装置为对象,进行了基于生产数据的工业过程知识建模研究。在研究了粗糙集知识建模的基础上,将这种建模方法应用于甲醇合成过程的建模。论文利用生产数据建立了合成塔热点温度模型和汽包温度模型,结合实际详细给出了基于自适应离散化算法的数据离散化、基于MQPSO的属性约简、基于值核的属性值约简和基于选择—删除算法的规则约简步骤和算法流程图,并用实际生产数据进行了验证,结果表明模型的精度都能满足要求。针对某工厂的甲醇合成工段,开发了甲醇生产在线操作优化软件,该软件基于OPC技术实现和现场设备的数据通讯,可以实现数据采集、实时显示、数据库存取、建模,优化等功能,为工业生产提供信息化服务。
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