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基于机理特征学习的化工过程异常工况智能识别 田文德//崔哲//李传坤 著 专业科技 文轩网
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基于机理特征学习的化工过程异常工况智能识别
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《基于机理特征学习的化工过程异常工况智能识别》通过动态模拟重构深度学习的标签样本,采用定量相关系数和复杂网络相结合的机理特征提取方法,实现对化工异常工况的半监督学习。同时融合基于动态机理贝叶斯网络,采用异常参数估计的反演机制,阐明动态模拟与半监督学习协同的化工异常诊断策略。本书有助于丰富和发展基于动态模拟/半监督学习的化工过程异常识别和诊断理论和方法,为实现化工过程安全稳定运行提供理论依据。 全书共分10章。内容涵盖了“数据处理→数据检测→异常识别→异常诊断→后果分析”的化工安全分析各个阶段,构成了机理分析与深度学习协同作用的化工异常工况分析思路。 《基于机理特征学习的化工过程异常工况智能识别》可作为化工、安全及相关学科的研究生学习化工安全分析的教材及教师参考书,也可供相关学科的工程技术人员参考使用。
田文德,青岛科技大学化工学院,副院长,教授,2001年于北京化工大学获取化学工程专业工学博士学位,2003年由新加坡国立大学以博士后研究员身份完成项目研究后,进入青岛科技大学化工学院工作。主讲本科课程“化工原理”、“过程工程计算机应用基础”和研究生课程“化工过程综合”。主要从事化工系统工程方向的研究工作,内容涉及化工过程动态仿真、报警管理、故障诊断,已完成教育部留学回国人员科研启动基金项目“化工安全生产中的智能故障诊断系统研究”、山东省优*秀中青年科学家科研奖励基金项目“基于动态模拟的化工过程故障诊断技术研究(No.2006BS05005)”、山东省自然科学基金项目“基于动态故障软仪表的化工过程二级混合故障诊断系统(No. ZR2009BM033)”,在研山东省自然科学基金项目“基于动态模拟反问题求解的精馏多故障诊断研究(No. ZR2013BL008)”和国家自然科学基金项目“基于非线性null
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