负载共享调度算法 负载共亨( load sharing)调度算法的基本思想是:进程并不分配给一个 处理器,系统维护一个全局性就绪线程队列,当一个处理器空闲时,就 选择一个就绪线程占有处理器运行。这一算法有如下优点:

介绍了状态空间预测控制算法和智能控制算法相结合的方法及其在电加热炉中的应用。结果表明:实时控制比状态空间预测控制算法超调减小5℃,调整时间缩短60min,精度可提高±1.5℃

2.3.1 傅立叶变换导言 – 理论基础、连续与离散的傅立叶变换 2.3.2 二维傅立叶变换特性 – 可分离性、周期与共轭对称、平移性、 – 旋转特性、线性与相似性 、均值性、 – 拉普拉斯、卷积与相关 2.3.3 快速傅立叶变换 – FFT算法、逆向FFT算法、算法实现

一、算法 算法的性质与组成要素 算法是进行操作的方法和步骤

针对烧结过程生产实际,运用神经网络中的BP学习算法设计了分类器,用于在线推断烧结矿的质量。为了加快BP学习算法的收敛速度,采用了自适应变步长学习算法。实验结果表明,由此建立的烧结过程神经网络质量预报模型,预报正确率高,具有很好的泛化能力

为了提高非平衡数据集的分类精度，提出了一种基于样本空间近邻关系的重采样算法。该方法首先根据数据集中少数类样本的空间近邻关系进行安全级别评估，根据安全级别有指导的采用合成少数类过采样技术（Synthetic minority oversampling technique，SMOTE）进行升采样；然后对多数类样本依据其空间近邻关系计算局部密度，从而对多数类样本密集区域进行降采样处理。通过以上两种手段可以均衡测试数据集，并控制数据规模防止过拟合，实现对两类样本分类的均衡化。采用十折交叉验证的方式产生训练集和测试集，在对训练集重采样之后，以核超限学习机作为分类器进行训练，并在测试集上进行验证。在UCI非平衡数据集和电路故障诊断实测数据上的实验结果表明，所提方法在整体上优于其他重采样算法

应用模拟退火算法和有限差分法,建立起适用于武钢2800 mm四辊轧机的工作辊热膨胀计算模型.此模型是一个半经验的工程运用公式,其参数的估计采用传统的优化方法难以解决,而用模拟退火算法却能得到有效地解决.应用此模型来预报工作辊的一个轧制单位全过程的热凸度变化值,其精度较高.生产使用后表明,此模型具有较高的工程实用性,可以应用于其他各类轧机的轧辊热辊形预测

提出了采用欧拉坐标和拉格朗日坐标相结合研究稠密气固两相反应流的方法,建立了稠密两相反应流中两相运动、传热、化学反应的模型与算法,采用该模型与算法研究了循环流化床排烟脱硫装置内的两相反应过程,得到了详细合理的计算结果。结果表明,采用此模型和算法模拟工程意义上的稠密气固两相反应流是可行的

在连铸生产过程,结晶器液位易受许多复杂和不确定因素影响,难以控制.为此提出一种新的变结构模糊控制器.在这个控制器中,采用一种基于改进的聚类算法的双层ISODATA算法的状态识别方法;并且在控制器中用遗传算法优化模糊规则的条数和内容及隶属函数,使推理速度和控制系统的鲁棒性大大改善.仿真结果令人满意

一、对称加密算法 二、经典密码算法 三、现代密码算法 四、AES 五、随机数发生器