作为磨矿过程的主要生产质量指标, 磨矿粒度是实现磨矿过程闭环优化控制的关键.将磨矿粒度控制在一定范围内能够提高选别作业的精矿品位和有用矿物的回收率, 并减少有用矿物的金属流失.由于经济和技术上的限制, 磨矿粒度的实时测量难以实现.因此, 磨矿粒度的在线估计显得尤为重要.然而, 目前我国所处理的铁矿石大多数为性质不稳定的赤铁矿, 其矿浆颗粒存在磁团聚现象, 所采集的数据存在大量异常值, 使得利用数据建立的磨矿粒度模型存在较大误差.同时, 传统前馈神经网络在磨矿粒度数据建模过程中存在收敛速度慢、易于陷入局部最小值等缺点, 且单一模型泛化性能较差, 现有的集成学习在异常值干扰下性能严重下降.因此, 本文在改进的随机向量函数链接网络(random vector functional link networks, RVFLN)的基础上, 将Bagging算法与自适应加权数据融合技术相结合, 提出一种基于鲁棒随机向量函数链接网络的集成建模方法, 用于磨矿粒度集成建模.所提方法首先通过基准回归问题进行了实验研究, 然后采用磨矿工业实际数据进行验证, 表明其有效性

研制了一种无机材料构成的验电标识,放置在导线周围,通过电场驱动电子的运动,促进载流子复合,进而使材料发光,从而判断带电情况,其作为验电标识使用非常便捷.选取了氮化镓GaN材料进行研究,以GaN、InGaN等材料为基础,通过溶胶凝胶法、气相外延等方法制备接触层、基片层、材料层等结构,进而获得了验电标识,该验电标识的发光层是具有多量子肼结构的纳米棒阵列.然后对其进行了电学光学性能参数测试,获得了有关特性曲线,通过Ansoft-maxwell有限元软件进行仿真,分析材料在特高压输电线路周围的电场分布,通过试验分析验电标识发光所需求的电磁环境.最后模拟导线现场进行测试.研究表明,该低场致发光特性的验电标识具有发光功耗低,发光明显等优点,其处于所在区域的电场强度达到1.2×106V·m-1以上时,可激发发光,此时所注入电流约为1.1 mA.通过仿真和试验分析可知带电特高压输电线路周围的空间电场强度满足验电标识发光指示的要求,同时空间杂散电流和材料本身的电容效应提供注入电流.该验电标识通过材料本身发光特性来指示带电状态,安装在距离特高压导线轴线13 cm及以内的范围即可实现验电,通过封装具有较好的耐候性能,同时避免了复杂的电路装置验电存在易受电磁干扰,可靠性差等问题

讨论了空间机械臂在轨插、拔孔操作的阻抗控制问题。为此，结合系统动量守恒关系，空间机械臂替换部件末端输出插、拔孔主动力与孔内所受摩擦阻力作用关系，以及第二类拉格朗日方程，推导得到了载体位置、姿态均不受控制情况下，空间机械臂在轨插、拔孔操作过程系统动力学方程。同时，根据相关操作控制系统设计需要，利用系统位置几何关系分析、建立了空间机械臂替换部件末端相对基联坐标系的相对运动雅可比关系。之后，由空间机械臂替换部件末端位姿与末端输出插、拔孔主动力之间的动态关系并结合阻抗控制原理，建立了二阶线性阻抗模型。在上述工作基础上，针对空间机械臂在轨插、拔孔操作过程同时存在运动学与动力学不确定性的情况，设计了空间机械臂替换部件末端力/位姿跟踪指数型阻抗控制策略；并通过李雅普诺夫理论，证明了控制系统的稳定性。提到的控制策略具有结构简单、收敛速度快、稳定性好的特点。系统数值仿真，验证了上述控制策略的有效性

医生诊断需要结合临床症状、影像检查等各种数据，基于此，提出了一种可以进行数据融合的医疗辅助诊断方法。将患者的影像信息（如CT图像）和数值数据（如临床诊断信息）相结合，利用结合的信息自动预测患者的病情，进而提出了基于深度学习的医疗辅助诊断模型。模型以卷积神经网络为基础进行搭建，图像和数值数据作为输入，输出病人的患病情况。该医疗辅助诊断方法能够利用更加全面的信息，有助于提高自动诊断准确率、降低诊断误差；另外，仅使用提出的医疗辅助诊断模型就可以一次性处理多种类型的数据，能够在一定程度上节省诊断时间。在两个数据集上验证了所提出方法的有效性，实验结果表明，该方法是有效的，它可以提高辅助诊断的准确性

为了给数控机床故障的精准诊断提供保障，延长数控机床使用周期，以数控机床历史维修记录为研究对象，对数控机床设备故障领域的命名实体识别进行了研究。在分析历史维修记录中的故障描述特点后，提出了一种基于双向长短期记忆网络（Bidirectional long short-term memory, BLSTM）与具有回路的条件随机场（Conditional random field with loop, L-CRF）相结合的命名实体识别方法。首先，对输入语句进行分词和标注，使用Word2vec中的Skip-gram模型对标注语料进行预训练，将其生成的字向量通过词嵌入层转化为字向量序列；然后，将字向量序列输入BLSTM学习长期依赖信息；最后将句子表达输入L-CRF获取全局最优序列。实验结果表明，该方法明显优于其他命名实体识别方法，为数控机床设备的智能检修与实时诊断任务打下了坚实的基础

现有的大坝整体性态评价方法以定性评价为主，主观性较强.针对这一问题，以单测点监控模型的计算值与监测仪器实测值之间的残差为基础，提出采用多测点融合残差表征大坝整体性态.结合信息熵理论研究了不同测点的残差变化规律，从而对各测点残差的融合权重进行了分配，计算了融合残差.通过对融合残差进行分布分析，利用逆向云发生器、正向云发生器建立了表征大坝不同性态的概念云，即评价标准.在此基础上，结合云相似度算法，建立了大坝整体性态的评价模型.算例表明，该模型能够有效识别大坝监测资料中的异常测值，并能够定量、客观地评价大坝整体性态，评价结果合理、可靠，可为保障大坝安全运行提供重要参考

通过该课程的学习，使学生了解废水的来源，评价水质的指标，水质标准，水处理工艺的基本原理及主要的处理方法，能够根据实际的处理对象提出基本的水处理方案，并能根据需要进行设计、调试以及相关项目管理。 第一章污水水质和污水出路 第二章污水的物理处理 第三章废水生物处理的基本概念和生化反应动力学基础 第四章稳定塘和污水的土地处理 第五章污水的好氧生物处理(一)——生物膜法 第六章污水的好氧生物处理(二)——活性污泥法 第七章污水的厌氧生物处理 第八章污水的化学处理 第九章污水的吸附法、离子交换法、萃取法和膜析法处理 第十章城市污水的深度处理 第十一章小型污水处理设施 第十二章污泥的处理和处置 第十三章污水处理厂的设计