董陶
- 作品数：3 被引量：25H指数：3
- 供职机构：江南大学物联网工程学院更多>>
- 发文基金：江苏高校优势学科建设工程资助项目国家自然科学基金高等学校学科创新引智计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术化学工程更多>>
- 基于特征加权K-means聚类的多模型软测量建模被引量：3
- 2013年
- 针对传统K-means聚类算法的聚类结果易随不同的初始聚类中心波动的问题,采用最大距离积法优化K-means聚类算法的初始聚类中心。传统的K-means聚类算法都假定样本的各维特征对聚类的贡献相同,影响了聚类效果和模型估计精度。为了考虑样本各维特征对聚类的不同影响,利用一种新型的特征加权K-means聚类算法逐步调整特征权值,最终有效改善了聚类效果。利用本文方法建立组合支持向量机模型,将其用于双酚A生产过程质量指标的软测量建模中,仿真结果表明该算法能够有效改进数据的分类效果并提高软测量模型的估计精度。
- 董陶杨慧中
- 关键词：K-MEANS聚类算法初始聚类中心特征权值
- 基于改进K-means聚类算法的组合模型建模被引量：18
- 2013年
- 在传统的K-means聚类算法中,初始聚类是随机选取的,其聚类结果易随着不同的初始聚类中心波动。针对这一问题,首先采用最大距离积法对传统K-means聚类算法的初始聚类中心进行了优化。同时定义了一种新的目标函数并将其引用到传统的K-means聚类算法中,以实现对聚类结构类别数K的优化选择。将训练集样本数据经上述方法聚类后,再将各个子类分别建立基于支持向量机的子模型,通过开关切换的方式连接各子模型得到组合的支持向量机模型。将该方法应用于双酚A生产过程的缩合反应单元溶解罐出口苯酚含量的软测量建模。工业实例仿真结果表明:该算法能较好地跟踪苯酚含量的变化趋势,有效地改善了数据分类效果,提高了软测量模型的估计精度,显示了它在工业领域的应用潜力。
- 杨慧中董陶陶洪峰
- 关键词：K-MEANS聚类算法目标函数初始聚类中心
- 磷酸盐离子选择电极的制作及其性能特性被引量：4
- 2011年
- 传统的磷酸盐离子检测方法虽然操作简单、线性范围宽,但是灵敏度比较低、操作时间长、稳定性差。为解决这些问题,提出了基于金属钴作为敏感材料制成的磷酸根离子选择电极。介绍了磷酸盐传感器的响应机理,阐述了磷酸盐离子选择电极的主要性能特性。这种电化学传感器具有设备简单、灵敏度高、响应速度快和价格优廉等优点。由试验数据可知,用金属钴来制作磷酸盐离子选择电极是可行的。
- 董陶张军军杨慧中
- 关键词：传感器测量电路稳定性
