根据目前高炉炉温预报推理规则都是由高炉专家根据经验制定的情况,提出了一种新的规则生成方法——数据挖掘获取高炉炉温预报关联规则.针对现有挖掘算法的不足,提出了一种改进的多维时间序列模糊关联规则挖掘算法,该算法基于时间子序列和子序列间隔的双重模糊化,避免了挖掘结果\时间边界锐化\的问题.该算法应用于武钢的1#高炉,挖掘效果良好

人教A版高中数学必修3第一章 算法初步1.2 基本算法语句课件(5)

人教A版高中数学必修3第一章 算法初步1.2 基本算法语句课件(7)

针对锂离子电池荷电状态（Stage of charge，SOC）在线估计精度不高，等效电路模型法估计精度与模型复杂度相矛盾的问题，本文对扩展卡尔曼滤波算法进行了改进，并以电池工作电压、电流为输入，对应等效电路模型法的SOC估计误差为输出，采用极限学习机算法，建立基于输入输出数据的SOC估计误差预测模型，采用物理–数据融合方法，基于误差预测模型，建立了等效电路模型法结合极限学习机的锂离子电池SOC在线估计模型。仿真结果表明，改进扩展卡尔曼滤波算法提高了算法的估计精度，而物理–数据融合的锂离子电池SOC在线估计模型减小了由电压、电流测量所引入的估计误差，克服了等效电路模型法估计精度与模型复杂度之间相矛盾的问题，进一步提高了SOC的估计精度，满足估计误差不超过5%的应用需求

人教A版高中数学必修3第一章 算法初步1.2 基本算法语句课件

提出一种以燃料消耗量最小为优化目标的加热炉生产调度新方法。首先基于热力学第一定律分析了流入及流出加热炉的各项能量，并对燃料消耗量的计算式进行了理论推导。进而根据加热炉区实际生产调度特点归纳各约束条件，以多台加热炉总燃料消耗量最小为优化目标，构建调度优化数学模型。采用自适应差分进化算法搭配禁忌搜索算法进行综合求解，并通过9组实际钢坯生产案例模拟验证了该算法的可行性和有效性。同时，为了探究加热炉燃料消耗量的影响因素，提出了分别衡量加热炉区缓冲等待、炉内加热两部分时间同理想生产时间匹配程度的评价参数μ1和μ2，并分析了燃料消耗量对二者的敏感性，结果表明：当连铸坯到达加热炉节奏与热轧工序出坯节奏之比由0.5增至2时，燃料消耗量对两评价参数的敏感性逐渐减弱

人教A版高中数学必修3第一章 算法初步1.3 算法案例导学案

人教A版高中数学必修3第一章 算法初步1.3 算法案例教案(2)

针对二维热传导问题,提出了时间为三阶、空间为二阶的无条件稳定的ETF-FDS-MG算法(Extended Trapezoidal Formula Finite Difference Scheme Multigrid),分析了其精度和稳定性,证明了其收敛性.数值分析实例说明ETF-FDS-MG算法的计算效率优于前人的FE-MG(有限元-多重网格)算法

为了提高DyTrust模型信任评价的准确度,解决信任模型的粒度比较粗糙以及节点的个体经验对信任评价带来影响的问题,在DyTrust模型的基础上,通过对节点所提供的服务进行细化和引入经验因子的方法,提出了一种改进的信任评价算法.与DyTrust模型的比较和分析表明,改进后的模型精化了信任算法的粒度,提高了信任评价的准确度,体现了节点的个性化特性,在反馈可信度的算法方面有较大的改善,同时该反馈可信度算法具有较好的可扩展性