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

8.1 流计算概述 • 8.1.1 静态数据和流数据 • 8.1.2 批量计算和实时计算 • 8.1.3 流计算概念 • 8.1.4 流计算与Hadoop • 8.1.5 流计算框架 8.2 流计算处理流程 • 8.2.1 概述 • 8.2.2 数据实时采集 • 8.2.3 数据实时计算 • 8.2.4 实时查询服务 8.3 流计算应用 8.4 流计算开源框架 – Storm • 8.4.1 Storm简介 • 8.4.2 Storm的特点 • 8.4.3 Storm设计思想 • 8.4.4 Storm框架设计 8.5 Spark Streaming 8.5.1 Spark Streaming设计 8.5.2 Spark Streaming与Storm的对比 8.6 Samza 8.6.1 基本概念 8.6.2 系统架构 8.7 Storm、Spark Streaming和Samza的应用场景 8.8 Storm编程实践 8.8.1 编写Storm程序 8.8.2 安装Storm的基本过程 8.8.3 运行Storm程序

6.1内存变量数组和屏幕型内存变量 6.2有关变量的操作 6.3文件操作命令 6.4几个通用命令

5.1方法、模型、工具和技术 5.1.1方法 5.1.2模型 5.13工具 5.1.4技术 5.2软件生存期模型 5.2.1瀑布模型 5.2.2快速原型模型 5.2.3螺旋模型 5.2.4喷泉模型 5.2.5开发模型的比较 5.3结构化方法 5.3.1结构化分析 5.3.2结构化设计 5.3.3结构化编程 5.3.4结构化分析、结构化设计和结构化编程的联系

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结构化程序设计是基于求解过程来组织程序流程,在 这种程序中,数据和施加于数据上的操作是分别设计 的,以对数据进行操作的过程作为程序的主体。而面 向对象的程序设计则以对象作为程序的主体。对象是 数据和施加在数据上的操作的封装体。封装在对象中 的程序通过“消息”来驱动运行。在图形用户界面中 ,消息经常通过鼠标和键盘的某种操作来产生和传递 。本章介绍面向对象程序设计的一些基本概念:如对 象、类、子类、继承、属性、方法、事件等等

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