基于模糊推理系統(tǒng)的工業(yè)過程數(shù)據(jù)挖掘

前言

近年來，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引起了控制領(lǐng)域研究人員的極大關(guān)注，主要原因在于工業(yè)過程數(shù)據(jù)收集和存儲技術(shù)的迅猛發(fā)展而導(dǎo)致數(shù)據(jù)快速大量地增加，這些數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫或其他種類的數(shù)據(jù)存儲介質(zhì)中。為解決“數(shù)據(jù)豐富，但信息貧乏”的境況，在20世紀80年代后期誕生了數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在數(shù)據(jù)和信息之間架起了一道亮麗的彩虹，將難得再訪問的數(shù)據(jù)檔案轉(zhuǎn)換成知識的“金塊”。從海量的數(shù)據(jù)中挖掘出隱藏的、有價值的信息和知識，能夠為工業(yè)過程的在線監(jiān)測、故障診斷、模型辨識、預(yù)測，以及控制策略的設(shè)計等提供強有力的決策支持。隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，石油、化工和鋼鐵等工業(yè)過程領(lǐng)域?qū)刂葡到y(tǒng)的控制精度、響應(yīng)速度、穩(wěn)定性和魯棒性等提出了新的更高的要求。實際工程系統(tǒng)的發(fā)展規(guī)模越來越大，復(fù)雜程度越來越高。然而，在大多數(shù)情況下，由于工業(yè)過程或被控對象的機理復(fù)雜性、非線性、參數(shù)時變性、大滯后、強耦合性、不確定性以及隨機干擾等因素的影響，難以建立工業(yè)過程或被控對象的精確數(shù)學(xué)模型，從而給工業(yè)過程的成功控制帶來較大的困難。雖然傳統(tǒng)的過程辨識理論已經(jīng)取得了較大的進展，并在一些實際應(yīng)用中獲得了成功，但是隨著工業(yè)過程復(fù)雜程度的提高，傳統(tǒng)的模型辨識方法已經(jīng)不能滿足當前的控制性能要求。智能的模糊數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為工業(yè)過程的模型辨識和控制策略設(shè)計提供了一個強有力的工具。一方面，由于廣泛采用各種先進工藝和工程技術(shù)，因此產(chǎn)生和存儲了大量的工業(yè)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)中蘊藏有用的信息和知識；另一方面，工業(yè)過程的生產(chǎn)實踐和科學(xué)研究又是以大量的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，需要通過一定的方法和手段進行分析、處理，以完成工業(yè)過程的在線監(jiān)控、模型辨識、故障診斷和控制策略的設(shè)計等工作。因此，研究適合于工業(yè)過程數(shù)據(jù)特征的模糊數(shù)據(jù)挖掘方法，具有非常重要的理論和實際價值。

內(nèi)容概要

　　描述和預(yù)測是數(shù)據(jù)挖掘的兩個主要任務(wù)。《基于模糊推理系統(tǒng)的工業(yè)過程數(shù)據(jù)挖掘》從過程控制的角度出發(fā)，在簡要介紹數(shù)據(jù)挖掘的基本概念和模糊推理系統(tǒng)理論的基礎(chǔ)上，全面、系統(tǒng)地研究了基于模糊推理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在工業(yè)過程建模及控制器設(shè)計中的應(yīng)用，為解決復(fù)雜非線性且難以建立精確數(shù)學(xué)模型的控制系統(tǒng)提供了思路?！　　痘谀：评硐到y(tǒng)的工業(yè)過程數(shù)據(jù)挖掘》在強調(diào)基礎(chǔ)理論和系統(tǒng)性的同時，著重反映數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在控制領(lǐng)域的最新研究成果?！痘谀：评硐到y(tǒng)的工業(yè)過程數(shù)據(jù)挖掘》注重實效，深入淺出，對每類具體問題不但提供翔實的理論推導(dǎo)，而且還輔以大量的仿真實例。通過《基于模糊推理系統(tǒng)的工業(yè)過程數(shù)據(jù)挖掘》的學(xué)習(xí)，讀者可以對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在復(fù)雜工業(yè)過程建模和控制器設(shè)計中的應(yīng)用有深入的認識和了解。　　《基于模糊推理系統(tǒng)的工業(yè)過程數(shù)據(jù)挖掘》適合于從事自動化技術(shù)、計算機技術(shù)、應(yīng)用數(shù)學(xué)等領(lǐng)域的科技工作者及工程技術(shù)人員使用，也可作為高等院校相關(guān)專業(yè)師生的參考用書。

作者簡介

張立權(quán)，1969年生，吉林省人，畢業(yè)于大連理工大學(xué)，控制理論與控制工程博士。多年來一直從事自適應(yīng)控制、智能控制、網(wǎng)絡(luò)控制和數(shù)據(jù)挖掘方面的研究和教學(xué)工作。近年來主持或參加了多項國家、省部級科研項目，多篇論文被IE收錄。主編、參編了多部教材、著作和譯著。

書籍目錄

前言第1章 緒論1.1 數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展概況1.2 數(shù)據(jù)挖掘功能描述1.3 模糊數(shù)據(jù)挖掘方法1.4 模糊推理系統(tǒng)及其逼近理論1.5 模糊數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在工業(yè)過程中的應(yīng)用1.6 本書的主要研究內(nèi)容1.7 本書的邏輯結(jié)構(gòu)框圖第2章 模糊推理系統(tǒng)基礎(chǔ)2.1 引言2.2 模糊集合2.3 模糊集合的運算2.4 語言變量2.5 模糊規(guī)則2.6 小結(jié)第3章 改進的基于梯度的實時學(xué)習(xí)算法3.1 引言3.2 基于梯度下降法的模糊推理系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化3.2.1 冗余模糊規(guī)則修剪3.2.2 模糊推理系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化3.2.3 最優(yōu)輸出模糊子集和置信度度量的確定3.3 改進的G-RTL概述3.4 G-RTL的收斂性和穩(wěn)定性分析3.5 仿真結(jié)果和分析3.6 小結(jié)第4章 基于歸一化方差信息的自適應(yīng)模糊規(guī)則挖掘方法4.1 引言4.2 簡化的Mamdani模糊推理系統(tǒng)4.3 基于Mamdani模糊推理系統(tǒng)的函數(shù)逼近4.4 NV-AMFR概述4.4.1 基于G-RTL的模糊推理系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化4.4.2 確定合適的隸屬函數(shù)配置及評價輸入變量的重要性4.5 仿真結(jié)果和分析4.6 小結(jié)第5章 空缺模糊規(guī)則推理及其在混沌時間序列預(yù)測中的應(yīng)用5.1 引言5.2 模糊預(yù)測器模型5.3 基于G-RTL設(shè)計模糊預(yù)測器模型5.4 完備模糊規(guī)則集與模糊預(yù)測器模型的可預(yù)測性5.5 空缺模糊規(guī)則的最鄰近擴散推理方法5.6 仿真結(jié)果和分析5.7 小結(jié)第6章 基于模糊數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的批過程建模與最優(yōu)模糊控制6.1 引言6.2 單輸入多輸出模糊T-S預(yù)測模型的結(jié)構(gòu)選擇6.3 基于G-RTL設(shè)計模糊T-S預(yù)測模型的參數(shù)6.4 最優(yōu)模糊控制6.4.1 非線性系統(tǒng)最優(yōu)控制問題的等價變換6.4.2 Pontryagin最小值原理6.5 批過程建模與最優(yōu)模糊控制仿真結(jié)果6.5.1 半連續(xù)式反應(yīng)器的建模仿真6.5.2 半連續(xù)式反應(yīng)器的最優(yōu)模糊控制仿真6.6 小結(jié)參考文獻

章節(jié)摘錄

插圖：第2章 模糊推理系統(tǒng)基礎(chǔ)2.1 引言人類解決特殊問題的能力稱為智力。智力無所不在，它既可以寓于思想的符號表達能力之中，也可以是對運動、語言或圖片形式等感官刺激的解釋能力。日常經(jīng)驗告訴我們，知識水平和獲得的經(jīng)驗對人類行為的實際成功具有很大的影響。人類的思維和決策機制表現(xiàn)為一個完美的模型，研究人員一直試圖模仿這個模型，并嘗試利用它來解決不同的技術(shù)和非技術(shù)問題。經(jīng)過科研人員的不懈努力，許多稱為人工智能的方法應(yīng)運而生。例如，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯算法、進化或遺傳算法以及專家系統(tǒng)等。Zadeh教授的模糊集合理論是模糊推理系統(tǒng)的基石，它利用多值模糊邏輯和人工智能要素來模仿人的思維及反應(yīng)。在這里詞“模糊”意味著不完全明了、不充分明確，或者是根據(jù)描述人的主觀、估計甚至直覺而給出的較近似的說明。世界上許許多多的事物都具有模糊的、非定量的特點，可以說模糊性是客觀世界的普遍現(xiàn)象，而不是例外。在日常交流中，有的概念是明確的，它們表達了事物的確切信息，但也有的概念是模糊的。這種描述模糊的、不確定性的概念通常由詞語或詞句組成，例如大多數(shù)、許多、一些、年輕人、老人、胖子、瘦子、大高個兒、矮個兒、貧困、發(fā)達、健壯、美麗、學(xué)習(xí)不好、成績優(yōu)秀或很有可能的等，所有這些都可視為“模糊詞語”。而明確的概念，如錯誤的、正確的、55歲等詞語表示明確的、定量的意思。在特定的上下文中，它們代表“準確的詞語”。

編輯推薦

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