为了识别混沌信号和随机信号,针对G-P算法及其改进算法的不足,提出了一种新的改进算法.该算法不仅能简化无标度区的确定过程,而且能客观地判断系统的关联维数是否饱和.仿真结果表明,新的改进算法对于混沌信号的识别是有效的

提出了一种基于免疫识别原理的径向基函数神经网络学习算法.该算法利用人工免疫系统的识别、记忆、学习等原理,将输入数据作为抗原,抗体为抗原的压缩映射作为径向基函数神经网络模型的隐层中心,输出采用最小二乘法确定权值.通过预报热轧带肋钢筋力学性能的仿真实验结果表明,与K-均值法选择中心点比较,该算法计算量较小,精度高

系统地评估了铁氧化物还原动力学中氧化物型杂质或添加剂的影响,进行了必要的量化分析.其影响的特点与杂质含量,杂质存在形式和加入方法,样品的初始化学组成和物理性状,还原剂的种类,反应温度,还原分数等多种因素有关

根据BP人工神经网络算法原理,结合某厂型钢轧机轧制扁钢时的轧制力实测数据,对扁钢轧制力进行建模.结果表明,神经网络用于轧制力建模是可行的,所建模型系统误差<1%,模型计算值与实测值的偏差<4%,较好地反映了实际轧制过程的特征

提出了在计算机辅助测量料堆体积中一种新的体积计算算法,包括:整理原始数据点、求原始数据点的偏导数、建立三角剖分、区域曲面拟合、计算区域体积、计算料堆体积等步骤.在算法的基础上,开发出一个应用系统,并通过试验验证了算法的正确性

1 数制表示与转换 2 二进制数的运算规则 3 有符号数的表示 4 有符号数的运算及其溢出规则 6 ASCII编码方法 5 BCD编码方法及其运算

为了通过改进转炉渣洗精炼工艺而减缓LF炉的作业压力,本文对转炉渣洗工艺进行了系统的理论阐述及工业实验.在工业实验中,采用铁水脱硫-转炉冶炼-出钢渣洗-氩站处理-连铸机浇注的生产工艺,在转炉出钢过程中投掷脱氧剂进行渣料造渣,通过吹氩搅拌为出钢过程创造良好的反应动力学条件以脱氧和脱硫,将氧的质量分数控制在2×10-5以内,过程脱硫率达到了45%~65%.而且因该工艺处理时间短,与普通LF工艺相比其回磷量更低.另外,由于熔渣的保温作用,使得中间包温降达到与LF温降相当的程度

研究了混合时变时滞(离散时滞和分布时滞)神经网络的状态估计问题.离散时滞在一个区间上变化,区间下界不一定为零.通过构造一个新的Lyapunov泛函,结合Jensen积分不等式,可以得到一个时滞相关状态估计器设计方法,使得误差系统是全局渐近稳定的,所得结果由线性矩阵不等式形式给出.数值算例证明了本文方法的有效性和优越性

采用岩体分级方法(RMR法)、Q系统和地质强度(GSI)指标对矿岩进行了工程地质评价,并通过扩展后的Hoek-Brown节理强度准则进行岩体力学参数确定.根据白羊矿段矿柱布置形式,推导出矿柱荷载公式,并确定了矿柱强度计算参数.针对井下矿柱主要破坏形式分别进行失稳机理分析.将正交设计法引入采场结构参数优化分析中,对各开采方案进行了三维数值模拟.运用正交极差分析法对矿柱稳定性影响因素敏感度进行评价.实践结果表明:采场高度控制在3.5~4.5 m,矿房宽度取值不大于5 m,矿柱直径不小于3.5 m留存矿柱稳定性基本能得到保障

研究直流电弧等离子体喷射化学气相沉积金刚石膜系统中,基片温度对金刚石膜生长速率和质量的影响.实验发现,金刚石膜的生长速率和结晶性随基片温度的增加而单调增加,但是金刚石膜中非金刚石碳的质量分数先是随基片温度的增加而降低,在1000~1100℃达到最低值以后又开始随基片温度的增加而增加