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申请/专利权人：北京工业大学

摘要：本发明提供了一种面向二噁英检测的多目标混合优化虚拟样本生成方法，首先，进行面向混合优化的粒子设计，实现参数决策变量和样本选择决策变量的同时优化；接着，进行面向VSG的适应度函数设计，实现候选虚拟样本生成、候选虚拟样本选择和虚拟样本评价指标计算；最后，进行面向VSG的多目标混合优化流程设计，采用改进的CLPSO算法对VSG过程进行多目标混合优化，以获得最优DXN虚拟样本集。此外，提出新的综合评价和分布相似指标用以评价虚拟样本质量，并采用MSWI过程的实际DXN排放数据验证了所提方法的有效性。本发明优化虚拟样本的生成与选择过程，能够解决MSWI过程DXN排放浓度软测量建模时样本数量有限的问题。

主权项：1.一种面向二噁英检测的多目标混合优化虚拟样本生成方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，面向混合优化的粒子设计：通过粒子设计实现连续变量和离散变量的混合优化策略，将粒子的位置，即决策变量，分为参数决策变量和样本选择决策变量两个部分，其中，参数决策变量指导候选虚拟样本生成，为连续变量，样本选择决策变量筛选候选虚拟样本，为高维离散变量；S2，面向VSG的适应度函数设计：根据步骤S1中的粒子设计分3个阶段计算其适应度，包括生成候选虚拟样本、候选虚拟样本选择以及虚拟样本评价指标计算，具体为：首先，基于原始训练集，采用改进MTD方法进行域扩展，得到输入、输出扩展域上下限；接着，在输入扩展域中，采用混合插值生成虚拟样本输入，再分别构建RF和RWNN映射模型，并由此生成对应的虚拟样本输出；然后，依据输出扩展域对虚拟样本进行删减并混合，获得候选虚拟样本；进一步，对候选虚拟样本进行选择以获得优选虚拟样本；相应地，评价指标是虚拟样本数量和由虚拟样本与训练集组成的混合样本构建的RF模型在验证集上的预测性能；S3，面向VSG的多目标混合优化设计：采用改进的CLPSO算法对VSG过程进行多目标混合优化，具体为：算法初始化后进入迭代搜索过程，首先，更新粒子速度；然后，更新参数决策变量的位置，指导生成候选虚拟样本；接着，更新样本选择决策变量的位置，变维度解码后完成对候选虚拟样本的选择；再根据优选虚拟样本计算粒子适应度；然后，更新粒子个体最优、外部档案和样例池；重复上述步骤进行寻优，直到达到最大迭代次数，在确定全局最优后获得最优虚拟样本集，所述最优虚拟样本集即为DXN软测量模型所需建模样本；在得到最优虚拟样本集后，利用所述最优虚拟样本集构建DXN软测量模型，DXN软测量模型用于对MSWI过程所产生的DXN浓度进行在线实时检测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京工业大学 一种面向二噁英检测的多目标混合优化虚拟样本生成方法