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

在整群抽样中,如果抽中的群内所含的次级单元个数相 当地多,此时对该群作普查会感到“心有余而不足”。特 别当群内的次级单元差异不大,比较大,这种情形下 对群内所有的次级单元一一访问似乎完全没有必要,一个省 时省钱又省力的念头会在调查者的头脑中油然而生,何不在 抽到的群内再作一定方式的抽样呢?这种在选中的初级单元 中再进行抽样的方法称为二阶抽样。倘若在抽取的次级单元 中又包含许多更次一级的单元,在这些单元中继续抽样就自 然地称为三阶抽样

研究了多智能体网络中受集合约束的一致性最优化问题，提出了基于原始–对偶梯度的定步长分布式算法。算法中包括步长在内的参数会影响收敛性，需要先进行收敛分析，再根据收敛条件设置合适的参数。本文首先针对一般的定步长迭代格式，提出一种基于李雅普诺夫函数的收敛分析范式，它类似于一般微分方程关于李雅普诺夫稳定的分析方法。然后，针对所考虑的分布式梯度算法，构造了合适的李雅普诺夫函数，并根据收敛条件得到了算法参数设定范围，避免了繁冗复杂的分析论证。本文提出的理论与方法也为其他类型的分布式算法提供了一个框架性、系统性的论证方法

一酶的应用是酶工程的主要内容之 1、酶在医药方面的应用 酶在医药方面的应用多种多样,可归纳为下列3个方面 (1)用酶进行疾病的诊断 2)用酶进行疾病的治疗 (3)用酶制造各种药物

为了降低硬件开销，越来越多的加法器电路采用传输管逻辑来减少晶体管数量，同时导致阈值损失、性能降低等问题。本文通过对摆幅恢复逻辑与全加器电路的研究，提出一种基于摆幅恢复传输管逻辑（Swing restored pass transistor logic, SRPL）的全加器设计方案。该方案首先分析电路的阈值损失机理，结合晶体管传输高、低电平的特性，提出一种摆幅恢复传输管逻辑的设计方法；然后，采用对称结构设计无延时偏差输出的异或/同或电路，利用MOS管补偿阈值损失的方式，实现异或/同或电路的全摆幅输出；最后，将异或/同或电路融合于全加器结构，结合4T XOR求和电路与改进的传输门进位电路实现摆幅恢复的高性能全加器。在TSMC 65 nm工艺下，本文采用HSPICE仿真验证所设计的逻辑功能，与文献相比延时降低10.8%，功耗延时积（Power-delay product, PDP）减少13.5%以上

等级保护（简称等保）是我国信息安全的基本政策，随着区块链技术在各行业中的应用日趋广泛，有必要同步推进区块链系统的等级保护测评工作，这将有利于推动该技术在我国的持续健康发展。有鉴于此，依据等保第三级的应用和数据安全要求，给出了区块链系统中对等网络、分布式账本、共识机制和智能合约等核心技术的具体测评要求及实施方案，并从等保2.0规定的控制点出发，分别对当前区块链系统运行数据与基于日志流程的安全审计机制进行了归纳与分析。通过上述评估与分析可知区块链系统在软件容错、资源控制和备份与恢复等方面满足等保要求，而在安全审计、身份鉴别、数据完整性等方面则有待进一步改进

一.抽样调查的概念 抽样调查是建立在随机原则基础上,从总体中抽取部分单位进行调 查,并概率估计原理,应用所的资料对总体的数量特征进行推断的一种 调查方法。例如,从某地区全部职工当中随机抽取部分职工,以家庭为 单位按月调查取得有关收入、支出等方面的资料,并依据这些资料推断 出全区职工的收支情况,这就是一种抽样调查

多聚焦图像融合是计算机视觉领域中的一个重要分支，旨在使用图像处理技术将同一场景下的聚焦不同目标的多张图像中各自的清晰区域进行融合，最终获得全清晰图像。随着以深度学习为代表的机器学习理论的突破，卷积神经网络被广泛应用于多聚焦图像融合领域，但大多数方法仅关注网络结构的改进，而使用简单的两两串行融合方式，降低了多图融合的效率，并且在融合过程中存在的失焦扩散效应也严重影响了融合结果的质量。针对上述问题，在显微成像分析的应用场景下，提出了一种最大特征图空间频率融合策略，通过在基于无监督学习的卷积神经网络中增加后处理模块，规避了两两串行融合中冗余的特征提取过程，实验证明该策略显著提高了多张图像的多聚焦图像融合效率。并且提出了一种矫正策略，在保证融合效率的情况下可有效缓解失焦扩散效应对融合图像质量的影响

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

第六章工程项目实施控制 第一节工程项目实施控制系统 第二节工程项目进度控制 第三节工程项目成本控制 第四节工程项目质量控制 第五节工程项目全面风险管理 教学要求: 一般了解:项目控制的主要工作,工程项目风险分析的角度 一般理解:进度控制的过程和方法成本控制的过程和方法,质量控制的过程和方法。 重点掌握:工程质量控制