从安钢电极控制的实际应用出发,应用数据挖掘技术建立了电极预测模型并应用于电极控制系统的参数整定.首先介绍了建立电极预测模型的数据挖掘过程;然后在数据挖掘算法中提出了一种新的变结构遗传Elman网络方法,该算法用改进的混合遗传算法对网络结构和权值及自反馈增益同步动态寻优.将基于BP算法的Elman网络和本文提出的变结构遗传Elman网络都应用于安钢交流电弧炉的电极预测模型中进行比较.通过基于安钢现场数据的计算机仿真实验表明:采用变结构遗传Elman网络的数据挖掘算法比BP算法具有更好的动态性能、更快的逼近速度和更高的精度.在此基础上,把建立的模型应用于安钢电极控制系统的参数整定,取得了良好的控制效果

针对大批量芯片生产中视觉检测难题,提出了一种基于多窗体结构的多目标匹配算法,实现了多窗体结构的自构建.结合螺旋形特征链对最多近似点距离(MCD)进行了改进,提高了算法速度和鲁棒性.通过实验证实:该算法较好地完成了大批量芯片识别任务;该算法除了具有高速度和高精确度的优点之外,还具有其他算法不具备的柔性

第2章程序的灵魂算法 2.1算法的概念 2.2简单算法举例 2.3算法的特性 2.4怎样表示一个算法 2.5结构化程序设计方法

第一章绪论 1.1什么是数据结构 1.2基本概念和术语 1.3抽象数据类型的表示与实现 14算法和算法分 1.4.1算法 1.4.2算法设计的要求 1.4.3算法效率的度量 1.4.4算法的存储空间的需求

第一章绪论 1.1什么是数据结构 1.2基本概念和术语 1.3抽象数据类型的表示与实现 1.4算法和算法分 1.4.1算法 1.4.2算法设计的要求 1.4.3算法效率的度量 1.4.4算法的存储空间的需求

⚫ 程序的几个要素 ⚫ 算法的概念 ⚫ 简单算法举例 ⚫ 算法的特性 ⚫ 算法的表示 ⚫ 结构化程序设计方法 ⚫ 算法的实现

6.1递归的概念 6.2递归算法的执行过程 6.3递归算法的设计方法 6.4递归过程和运行时栈 6.5递归算法的效率分析 6.6递归算法到非递归算法的转换 6.7设计举例

第二章程序的灵魂—算法 一、算法的概念 二、简单算法举例 三、算法的特性 四、怎样表示一个算法 五、结构化程序设计方法

为了解决传统的图像识别算法无法准确识别铸坯表面缺陷的问题,提出一种考虑图像相邻像素影响的改进的多块局部二进制算法(MB-LBP).该算法将原始图像分成多个小区域,每个小区域再做等分,并计算平均灰度值,再运用局部二进制模式算法进行计算.对现场采集到的连铸坯表面裂纹、划伤、压痕、凹坑和无缺陷共五类1697个样本进行实验,整体识别率达到94.9%,而传统局部二进制模式算法的识别率为89.1%,说明本文算法具有更好的鲁棒性和抗噪能力

在流控传输协议(stream control transmission protocol,SCTP)中,多路径并行传输利用多家乡特性实现数据在关联的多条端到端路径中的并行传输.然而,受不同路径性能差异的影响,多路径并行传输将带来接收端的数据乱序.为了减轻数据乱序的程度并提高网络吞吐量性能,需要尽可能准确地估计每条路径的实时带宽与往返时间(round trip time,RTT).本文利用扩展矢量卡尔曼滤波对多路径并行传输中每条路径的可用带宽与往返时间进行联合预测,同时提出了一种综合考虑发送端未经接收端确认的数据的路径选择算法.仿真结果表明,通过实时准确地预测可用带宽和往返时间,路径选择算法能够减轻接收端数据乱序的程度.对于带宽敏感的多路径应用场景而言,该算法的收敛速度比Kalman-CMT算法更快,对网络吞吐量性能也有一定程度地提高;对时延和带宽都敏感的多路径应用场景来说,算法在收敛速度与吞吐量两方面优势明显