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基于小波相关向量机的产品质量模型
文档格式:PDF 文档大小:274.19KB 文档页数:5
针对常用的质量建模方法精度不高且难以给出预测区间,提出了基于小波相关向量机的产品质量模型.应用仿真数据和带钢热镀锌锌层质量的实际生产数据分别建立了小波相关向量机模型.结果表明,小波相关向量机方法与支持向量机及传统的相关向量机相比,具有更好的预测精度,而且给出了预测区间.多组带钢热镀锌锌层质量实际数据的相对预测误差的平均值为4.52%,为保证产品质量提供必要的决策支持和分析手段
《北京科技大学学报》:基于知识的广义优化方法(万军、涂序彦)
文档格式:PDF 文档大小:488.44KB 文档页数:4
传统的优化方法在描述能力、建模方法、方法实现和模型数据的分析等方面都存在着局限性,需要引入新的思路.针对上述问题,提出了基于知识的广义优化方法,给出了广义优化中知识概念、优化问题的描述,以及基于知识的广义优化方法的一般求解过程.其基本方法是在优化问题知识模型的基础上,建立基于知识的广义优化算法,通过知识系统的约简,得到用于制定优化方案的决策规则.同时给出了基于知识的广义优化方法在在锅炉燃烧优化问题中的应用示例,说明了方法的有效性
环境适应性试验中试件表面结露行为的CFD预测
文档格式:PDF 文档大小:1.14MB 文档页数:9
针对环境仓内升温增湿过程,采用计算流体动力学(CFD)方法预测了试件的结露行为并加以试验验证.研究了被测试样的尺寸、材质对其表面结露行为的影响.测试结果表明,材料/构件的环境适应性试验中润湿时间存在明显的尺寸效应和材质效应,是该类试验中需要着重考虑的因素.通过优化建模,数值模拟结果与测试数据能够较好地吻合,表明可以利用数值模拟方法预测工程构件在环境适应性测试中的传热行为与结露规律
上饶师范学院:《数据库系统原理 An Introduction to Database System》课程教学资源(电子教案,颜清)
文档格式:DOC 文档大小:825.5KB 文档页数:69
第一章 数据库系统概述 第二章 数据库建模 第三章 关系模型和关系演算 第四章 数据库语言SQL 第五章 查询优化与并发控制 第六章 关系数据库设计理论 第七章 数据库设计 第八章 SQL系统环境 第九章 面向对象查询语言
复旦大学:《数据挖掘实用案例分析》课程教学资源(PPT课件讲稿)第2章 保险产品推荐(主讲:赵卫东)
文档格式:PPTX 文档大小:5.33MB 文档页数:33
• 数据挖掘算法没有好坏,根据数据与数据分析需求的特点确定算法 • 数据挖掘建模标准(CRISP-DM) – 定义商业问题,理解业务背景,了解业务需求 – 数据探索、预处理与分析 – 确定可能的模型,并验证评估 – 选择分析较优算法,并进一步调优 – 应用部署模型
《ug2.0教程》教学讲义:第八讲 部件导航器
文档格式:PDF 文档大小:626.9KB 文档页数:27
新的部件导航器代表一观看在你部件文件中数据的不同方法。利用新的部件导航器去组 织、选择和控制你的数据的可见性及简单地浏览了解它。此外制图及建模数据包括部件导 航器中
PDS在高炉设计中的应用
文档格式:PDF 文档大小:211.01KB 文档页数:2
本文介绍了当前工厂设计软件的种类和应用情况及PDS软件的适用范围。通过介绍一号高炉的PDS建模过程,叙述了如何对PDS数据库进行增补,使之适合高炉工艺的特点,并通过实体模型的建立,解决高炉设计中存在的问题
兰州交通大学:《地理信息系统原理及应用》课程教学资源(课件讲稿,打印版)第10讲 网络GIS三维GIS
文档格式:PDF 文档大小:184.84MB 文档页数:54
·10.1.1网络GIS的发展 ·10.1.2网络GIS的内容体系 ·10.1.3WebGIS的分类 ·10.1.4WebGIS的特点 10.2三维GIS ·10.2.1三维GIS的概述 ·10.2.2三维GIS的数据模型 ·10.2.3三维GIS的建模方法 ·10.2.4三维GIS的应用
“传热法”炉缸和“隔热法”陶瓷杯复合炉缸炉底分析
文档格式:PDF 文档大小:1.29MB 文档页数:6
从传热学的角度出发,利用VC编制炉缸炉底温度场计算软件,对国内某些高炉进行了实例建模.模型计算结果和实际高炉热电偶温度数据吻合较好.据此对目前流行的\传热法\的高导热压小块炭砖炉缸和\隔热法\的陶瓷杯复合炉缸炉底的各自特点进行了分析,以实例为基础阐明了这两种结构的炉缸炉底延长高炉寿命的不同方法.指出在铁水和耐火材料之间低导热系数的\保护壳\存在,是不同设计延长炉缸炉底寿命的相同本质,并分析了这两种结构的炉缸炉底的不足
浙江大学:《初等模型》课程教学资源(PPT课件讲稿)参数识别
文档格式:PPS 文档大小:150KB 文档页数:5
在建立数学模型时常常需要确定一些参数,选什么量为参数 ,怎样选取参数,其中也有一些技巧,参数选得不好,会使 问题变得复杂难解,给自己增添许多不必要的麻烦。确定参数以后,一般需要利用数据来获得这些参数的具体取值,例如在使用经验方法建模时,假如你准备用线性函数ax+b来 表达变量间的关系,你还要用最小二乘法去求出参数a、b 的值,这一过程被称为“参数识别”。总之,参数的选取应使其后的识别尽可能简便,让我们来考察一个实例
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