基于正则化随机配置网络的球磨机工况识别
作者:赵立杰 邹世达 郭烁 黄明忠
关键词:
随机神经网络; 随机配置网络; 正则化; 球磨机; 工况识别;
摘要：
随机配置网络（Stochastic Configuration Network, SCN）在不等式约束监督机制下能够自动快速构建万能逼近器,在大数据建模领域具有潜在优势。为了增强模型的准确性和稳定性,在经典随机配置网络基础上提出带有L2范数正则化的随机配置网络,改善输出权重最小二乘解析解的代数属性,避免模型过拟合的结构风险。针对大范围非平稳操作工况下球磨机负荷运行状态识别问题,使用正则化随机配置网络构建球磨机负荷运行工况识别模型。球磨机实验结果表明,所提出的正则项SCN模型在识别准确性和模型性能稳定性方面相对经典SCN和RVFL模型,具有相对优势。
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