针对传统基于BP神经网络建立的连铸坯质量预测模型训练速度慢、适应能力弱、预测精度低等问题,本文提出一种基于极限学习机的连铸坯质量预测方法,对方大特钢60Si2Mn连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷进行预测,并与BP和遗传算法优化BP神经网络预测模型的预测结果进行分析对比.结果表明:BP及GA-BP神经网络预测模型对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为50%、57.5%、70%和72.5%;而基于极限学习机的连铸坯预测模型预测准确率更高,对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为85%和82.5%,且该模型具有极快的运算时间,仅需0.1 s.该模型可对连铸坯质量进行迅速准确地分析,为连铸坯质量预测的在线应用提供了一种新的方法

网站创建后，意味着网站开始提供服务，此时，不但要对网站进行日常管理与维护， 由于企业的经营情况会不断发生变化，网站的内容也需要随之更新优化，网站才会更加吸 引访问者并树立网站的良好印象。 网站在设计、制作完成后，需要经过测试才能发布到服务器上提供给网络用户访问； 要提高网站的用户访问量，网站推广宣传工作是必不可少的；另外，由于计算机网络的开 放性、互联性等特征，致使网络易受黑客、恶意软件和其他不轨行为的攻击，所以网上信 息的安全和保密也已经成为一个至关重要的问题

MATLAB语言是美国 Mathworks公司研制开发的大型计算软件,自1985年问世 以来,特别是1993年4. Windows版本的出现,使得 MATLAB语言的使用获得了巨 大的发展。它的强大的矩阵处理与运算功能、丰富的图形绘制能力深受用户的青 睐。控制领域的研究者与工程技术人员对此给予了极大关注,国际上众多的知名学 者在此基础上先后开发出一系列的相关工具箱(toolbox),如控制系统工具箱 (Control System Toolbox)、神经网络工具箱(Neural Network Toolbox系统辨识 工具箱(Systerm Identification Toolbox)、最优化工具箱(Optimization Toolbox)、鲁棒控制工具箱(Robust Control Toolbox)等,以及集成在 MATLAB上的 面向结构图的系统分析平台 Simulink

MATLAB语言是美国 Mathworks公司研制开发的大型计算软件,自1985年问世 以来,特别是1993年4. x Windows版本的出现,使得 MATLAB语言的使用获得了巨 大的发展。它的强大的矩阵处理与运算功能、丰富的图形绘制能力深受用户的青睐 控制领域的研究者与工程技术人员对此给予了极大关注,国际上众多的知名学者在 此基础上先后开发出一系列的相关工具箱( toolbox),如控制系统工具箱( Control System Toolbox)、神经网络工具箱( Neural Network Toolbox)、系统辨识工具箱 ( Systerm Identification Toolbox)、最优化工具箱( Optimization Toolbox)、鲁 棒控制工具箱( Robust control toolbox)等,以及集成在 MATLAB上的面向结构图的 系统分析平台 Simulink。从而使得 MATLAB的功能得到了全面提高,几乎覆盖了控制 领域各个硏究分支

在21世纪全球信息电子化、网络化迅速发展的大环境下,无论是从大趋 势上看,还是从自身商业利益和学习工作角度考虑,建立内部管理信息系统 和与外界通讯是当务之急的任务。同时带宽的扩大和各类网络技术的发展, 网络的应用越来越广。在学习、科研、教学等方面对网络的需求量、带宽大 小、稳定性、安全性提出了非常髙的要求,目前,大学作为信息人才的培养 以及信息流通、再生的桥头堡,在互联网浪潮中扮演举足轻重的角色。校园 网已成为一个学校必备的信息基础设备,其规模和应用水平已成为衡量学校 教学与科研综合实力的一个重要标志。在此形势下,我们对中南林学院进行 校园网的优化组网,以达到综合教学科研的目的

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