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Indexed by:会议论文

Date of Publication:2017-07-30

Page Number:1

Key Words:煤气调度;改进模糊规则分类;规则修剪;规则融合;规则召回

Abstract:煤气调度知识库构建需要大量调度调整点样本的支撑,仅仅依靠专家经验识别将耗费大量人力物力。针对煤气数据调度调整点识别的问题,本文提出一种基于规则修剪召回方法的模糊在线分类算法。考虑到冗余规则对模型精度和速度的影响,以及坐标轴平行规则不能表示数据间相关性的问题,在广义规则建模的过程中提出一种基于误差和激励强度动态调整的规则修剪方法,并设计相应的规则召回机制,避免了规则修剪造成的规则灾难性遗忘。为了验证本文所提算法的有效性,采用实际生产数据进行实验,结果表明该方法相比其他的方法在精度和规则库规模方面有较大优势。