[發明專利]甘蔗煮糖過程結晶狀態預測方法

有效

• 申請號: 201310283995.2
• 申請日: 2013-07-08
• 公開（公告）號: CN103323484A
• 公開（公告）日: 2013-09-25
• 發明（設計）人: 蒙艷玫;余弦;何海平;陸冠成;董振;王小純;龐海鋒;葉俊科;鄭康元
• 申請（專利權）人: 廣西大學;南寧市合辰科技有限公司
• 主分類號: G01N25/14
• 分類號: G01N25/14;C13B25/06
• 代理公司: 廣西南寧公平專利事務所有限責任公司 45104
• 代理人: 黃永校

1.甘蔗煮糖過程結晶狀態預測方法，其特征在于，包括以下步驟：

（1）獲取甘蔗煮糖過程的歷史數據樣本，以影響甘蔗煮糖過程結晶狀態的糖膏錘度、糖膏溫度、真空度、入料流量、蒸汽溫度和蒸汽壓力六個因素作為條件屬性，結晶狀態級別作為決策屬性，構建甘蔗煮糖過程結晶狀態預測的原始決策表；

（2）采用模糊C-均值聚類方法對原始決策表進行離散化處理，得到條件屬性離散值和決策屬性離散值；

（3）采用粗糙集理論對經過離散化處理的原始決策表進行屬性約簡和屬性值約簡，得到最終決策表；

（4）對最終決策表進行規則提取，并將提取后的規則存儲到專家系統知識庫中，從而完成離線知識的獲取，同時，以專家系統知識庫中的規則作為樣本，構建基于支持向量機的結晶狀態預測規則在線學習模型；

（5）從動態數據庫中獲取影響甘蔗煮糖過程結晶狀態的因素的實時值，并將其作為實時數據樣本；

（6）按步驟（2）的離散化處理方法對實時數據樣本進行離散化處理，得到實時的條件屬性離散值；

（7）根據步驟（6）得到的條件屬性離散值，專家系統的推理機采用正向推理策略從專家系統知識庫中選擇有關的知識進行規則匹配，如果匹配成功，跳轉至步驟（8）；如果匹配不成功，則跳轉至步驟（9）；

（8）直接輸出結晶狀態的預測結果，跳轉至步驟（11）；

（9）專家系統知識庫不存在可以匹配的規則，則啟動結晶狀態預測規則的在線學習；

（10）把步驟（6）得到的條件屬性離散值作為輸入變量輸入到基于支持向量機的結晶狀態預測規則在線學習模型中，從而得到結晶狀態的預測結果，同時將步驟（6）得到的條件屬性離散值作為條件屬性，當前結晶狀態的預測結果作為決策屬性，經過規則校驗后添加到專家系統知識庫中，實現專家系統知識庫的在線更新。

（11）結束當前結晶狀態預測過程，進入下一次預測。

2.根據權利要求1所述的甘蔗煮糖過程結晶狀態預測方法，其特征在于，所述步驟（4）中的基于支持向量機的結晶狀態預測規則在線學習模型的構建，包括以下步驟：

第一步、結合粒子群優化算法和K折交叉驗證方法對結晶狀態預測規則在線學習模型的核函數參數和懲罰因子參數進行尋優，獲取最優的核函數參數和懲罰因子參數；

第二步、以專家系統知識庫的規則作為樣本，并將樣本分為訓練樣本集和測試樣本集；

第三步、利用訓練樣本集構建基于支持向量機的結晶狀態預測規則在線學習模型；

第四步、生成結晶狀態預測規則在線學習模型；

第五步、利用測試樣本對構建好的結晶狀態預測規則在線學習模型進行測試，檢驗結晶狀態預測規則在線學習模型的性能，如果結晶狀態預測規則在線學習模型的性能達到要求，則跳轉至第六步，否則跳轉至第三步；

第六步、結晶狀態預測規則在線學習模型構建完畢，退出建模，并保存當前結晶狀態預測規則在線學習模型。