针对高炉炼铁过程的关键工艺指标——铁水硅含量[Si]难以直接在线检测且化验过程滞后的问题,提出一种基于稀疏化鲁棒最小二乘支持向量机(R-S-LS-SVR)与多目标遗传参数优化的铁水[Si]动态软测量建模方法.首先,针对标准最小二乘支持向量机(LS-SVR)的拉格朗日乘子与误差项成正比导致最终解缺少稀疏性的问题,提取样本数据在特征空间映射集的极大无关组来实现训练样本集的稀疏化,降低建模的计算复杂度;其次,标准最小二乘支持向量机的目标函数鲁棒性不足的问题将IGGⅢ加权函数引入稀疏化后的最小二乘支持向量机模型进行鲁棒性改进,得到鲁棒性较强的稀疏化鲁棒最小二乘支持向量机模型;最后,针对常规均方根误差评价模型性能的不足,提出从建模误差与估计趋势评价建模性能的多目标评价指标.在此基础上,利用非支配排序的带有精英策略的多目标遗传算法优化模型参数,从而获得具有最优参数的铁水[Si]在线软测量模型.工业实验及比较分析验证了所提方法的有效性和先进性

通过现场跟踪测试,分析了常规支持辊、常规工作辊和自主开发应用的VCR变接触支持辊和ASR非对称自补偿工作辊在服役期内的辊形变化特点,建立有限元模型分析了常规支持辊/工作辊、变接触支持辊VCR/常规工作辊和变接触支持辊VCR/非对称自补偿工作辊ASR三种代表性热轧辊形配置对硅钢热轧板形控制性能的影响.与常规辊形配置相比,VCR/ASR新辊形配置的辊缝凸度调节域提高12.79%,辊缝横向刚度提高25.30%,服役前期和后期辊间接触压力峰值分别下降40.23%和41.40%.VCR/ASR新辊形配置在武钢1700mm热连轧机连续稳定工业应用表明,无取向硅钢板形质量提高,轧制单位扩大,有效改善工作辊严重磨损对硅钢边降板形控制性能影响

传动零件必须借助其他零部件的支持才能传递运动与动力。这种起支持作用的零 部件称为支承零部件。支承零部件主要有轴和轴承

提出了一种基于对偶优化的核最小二乘(KPLS)方法,把KPLS用最小二乘支持向量机的形式表示.推导了KPLS对偶优化形式的公式,且使其具有最小二乘支持向量机的风格.在初始空间中构造优化问题,应用核技术在特征空间中解对偶问题,这种解与非线性的KPLS具有相似性.实验验证了这种方法的效果,表明了该方法的有效性和优越性

选取某4000 m3级别高炉2014年至2019年时间范围内的日平均数据，以铁水温度为目标函数，首先对铁水温度的特征参量进行线性与非线性相关性分析、特征选择与规范化处理，获取了显著影响铁水温度的正负相关性特征参量。在此基础上，基于支持向量回归与极限学习机两种算法对铁水温度构建预测模型，模型均可对铁水温度实现有效预测，基于支持向量回归算法构建的预测模型较优，预测平均绝对误差为4.33 ℃，±10 ℃误差范围内的命中率为94.0%

概括地讲,面向对象系统包含3个要素:对象、类和继承。能支持所有上述3个方面的 语言,被称为面向对象语言。从本质上讲,C++并不是一种完美的面向对象设计语言,而是 C语言的一个超集,与C兼容也是其成功的一个重要方面,因而C++也是一种混合语言,既 支持传统的面向过程程序设计,又支持面向对象程序设计,灵活性大。它继承了传统C语言 的优点,克服了其不足;

探讨了最小二乘支持向量机时间序列预测的方法,提出了用核主成分分析提取主元,然后用最小二乘支持向量机进行预测．通过实验表明,这种方法得到的效果优于没有特征提取的预测．同时与主成分分析提取特征相比,用核主成分分析效果更好．

一、理解支持价格、限制价格的含义 二、掌握支持价格、限制价格的利弊 三、学会运用支持价格或限制价格理论分析和解决现实问题

第一章范围 第二章引用标准 第三章术语和定义 第四章质量管理体系要求（体系总要求） 第五章管理职责（支持性过程） 第六章资源管理（支持性过程） 第七章产品实现（主过程） 第八章测量分析改进（支持性过程）

针对数据立方体的结构特点,结合联机分析处理技术,提出了两种基于数据立方体的维内关联规则挖掘算法.以合肥农河超市实际数据作为测试数据,给出了两种算法的实验结果.结果表明,两种算法在不同支持度情况下执行效率存在明显差异,分别适合在高支持度和低支持度情况下进行关联规则挖掘