为识别固体燃料气化过程参数出现的异常模式（失稳），构建了一种基于蜜蜂算法-径向基函数神经网络（BA-RBFNN）控制图模式识别的气化过程参数失稳监控模型。这个监控模型的设计逻辑分为四个模块：特征描述、特征选择、分类器和训练方法。通过选择形状特征和统计特征来描述气化过程参数。这些特征描述为后续的分类和识别提供了基础数据。

在特征选择阶段，运用了关联规则算法（AR）来筛选出最优的特征集合，以提高模型的准确性。接着，在分类器模块中，选择了径向基函数神经网络（RBFNN）作为核心分类器。这种网络结构以其良好的泛化能力和高效的分类性能，被广泛应用于模式识别领域。

为提升模型的训练效率和优化效果，采用了蜜蜂算法（BA）作为训练方法。这一优化算法模拟了蜜蜂觅食行为的群体智能，在全局搜索和局部优化之间达到了良好的平衡。

为了评估模型的实际性能，研究者使用了模拟数据和气化炉现场数据分别进行了测试。测试结果显示，BA-RBFNN模型在检测异常模式（失稳）方面，比传统方法具有更高的识别精度和更好的监控效果。

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