电信客户信用风险等级评估是对电信客户的信用风险进行等级分类.针对建立客户信用风险等级分类模型时,大量带有类标注数据难以获得的问题,提出了基于主动学习的分类器建模方法,并对基于QBC(委员会投票选择)的主动学习算法进行改进以提高分类器的预测精度.通过对实际电信客户数据进行信用风险等级建模实验,结果表明:应用新算法,分类器使用了较少的带类标签样本数据,达到了与被动学习相同的精度,大大降低了信用专家评估数据的工作量

采用高精度微地震监测技术,研究了微震事件的动态发展规律和分布规律,结合岩石力学和矿山压力与岩层运动理论,推断得到了特厚煤层综放工作面顶板岩层运动规律.随工作面的推进,微震事件先在高位岩层以低密度分布,后在低位岩层呈高密度分布.微震事件发生层位与其最大振幅能量和的对比研究表明,微震事件在高度和时间上具有周期性分布规律,根据矿山压力与岩层运动理论,进而推知特厚煤层综放工作面的顶板岩层运动规律.现场支架工作阻力宏观观测表明,研究得到的特厚煤层综放工作面顶板岩层的周期性运动规律是存在的

针对求解一类二层多目标规划问题,首先将其转化为等价的单目标规划问题,然后利用遗传算法优化的反演性和混沌优化方法的遍历性,并结合精确罚函数求解非线性约束优化问题,提出了求解此类问题的混沌遗传算法.该方法能够有效改善遗传算法的局部搜索能力和搜索精度,求解精度和可靠性较高.实际算例表明,算法是有效可行的

提出了一种基于多变量相重构的混沌时间序列预测方法.该预测方法从非线性动力学系统中获取与待预测时间序列相关的信息组成多变量时间序列,首先进行多变量相空间重构,然后利用局域多元线性回归模型在相空间中进行预测,最后从预测出的高维相点中分离出时间序列的预测值.由于考虑了动力学系统中多个变量之间相互耦合的关系,从而增加了重构相空间的系统信息量,使得相空间的相点轨迹更加逼近原系统的动力学行为.与采用单变量进行预测的方法相比,基于多变量相重构的预测方法无论是单步预测还是多步预测,都能有效地提高预测精度,且具有嵌入维数的选择对预测精度影响较小的优点.通过对Lorenz混沌信号进行预测,实验结果验证了方法的有效性

从提高钢管壁厚精度为出发点,推导了三辊轧管机调整参数的计算方法,分析了三辊轧管机的调整特性.应用效果表明,该算法简洁可靠,可以提高三辊轧管机的调整效率和钢管的壁厚精度

为了满足某厂1580热连轧机宽度控制精度需求,提高宽展模型的广泛适用性,利用ANSYS/LS-DYNA有限元软件,对热轧粗轧区立轧-平轧过程进行了模拟.根据模拟数据,系统地分析了轧件宽度、厚度、轧辊直径、立辊侧压量和厚度压下量对\狗骨\宽展、自然宽展和绝对宽展的影响规律.利用模拟数据并结合现场数据构造了FES(finite element simulation)\狗骨\宽展模型和自然宽展模型,并建立了PSO-BP神经网络(粒子群BP神经网络).最后,FES宽展模型与PSO-BP神经网络相结合预报第1、3和5道次的宽展,其预报值与实测值误差在1mm以内的均达到了99%以上,达到了宽度控制的精度要求

在基于图像处理的非接触式热轧带钢宽度测量中,存在采集图像边缘模糊的情况.由于图像边缘模糊导致边缘检测不准确,从而严重影响宽度测量精度.为了正确定位,消除模糊边缘对测量精度的影响,在分析比较各类边缘算子的基础上,改进了边缘检测算子,提出并应用双模板法,获得了稳定的和较精确的测量结果,并成功地应用于热轧带钢宽度的工业测量.实测证明了双模板法可以比较精确检测出模糊边缘的带钢宽度

以BP算法为基础开发了ANN学习预测系统,用于宝钢IF钢大生产产品性能预测.同时,应用在宝钢IF钢大生产数据对该系统进行了测试和分析,并与多元线性回归结果进行预测精度比较.结果表明,ANN学习预测系统,除σ0.2误差较高(9.0%)外,σb,δ,r和n值均<5.0%,且比多线性回归方法精度高

第一节 机械加工精度概述 第二节 影响机械加工精度的因素 第三节 加工误差的统计分析 第四节 机械加工表面质量 第五节 机械加工过程中的振动

1、本身精度 尺寸、形状 2、位置精度 3、表面质量