带钢热连轧是一个多阶段的生产过程,在工序繁多的加工过程中与产品质量直接相关的控制参数和目标参数近百个.如何找到控制参数和目标参数之间存在的信息加以利用,提高热轧带钢产品质量一直是科研人员和工程技术人员努力的目标.研究表明,利用数据挖掘方法结合热连轧生产的工业特点,提取潜在的、有用的、最终可理解的工艺知识,得到质量缺陷与控制状态的对应关联关系,通过控制变量权值向量和数据挖掘高危关联状态集合综合分析,可以迅速对带钢质量问题的产生原因进行定位,找出关键控制变量做出调整,减少经济损失,提高生产效率,为热轧带钢产品质量问题分析提供科学、准确的思路

第十一章结构体与共用体 11.1结构体 结构体是一种构造数据类型 用途:把不同类型的数据组合成一整---- 自定义数据类型 一、结构体类型定义 合法标识符 struct结构体石 可省:无名结构体 类型标识符成员名;

第8章数据处理 第一单元重要的特征数 一、学习目标 介绍数据处理的几个常见概念,要求了解总体、样本、均值、方差等基本概 念,会计算均值和方差等重要特征数. 二、内容讲解 我们把所研究对象的全体称为总体,而组成总体的基本单位称为个体从总体 中抽取出来的个体称为样品

第8章数据处理典型例题与综合练习 一、典型例题 1.重要特征数 例1设一组数据为78.2;88.2;79.3;80.5;83.4;81.2;76.3;86.5求这组数据的(1)均值;(2)中位数;(3)极差;(4)方差及标准差;(5)变异系

针对线性自抗扰控制器参数难于整定的问题,提出了一种基于动态响应过程时序数据挖掘的参数自整定算法.算法以线性自抗扰控制器中线性误差反馈律的两个增益信号回路的动态响应为参数调整对象,通过改进变收缩系数的随机搜索算法进行参数整定,记录动态响应过程数据,基于关联关系挖掘得到控制参数调整策略应用于线性自抗扰控制器的参数自整定.为验证本文提出的参数自整定方法的实际效果,以液压自动位置控制系统为控制对象,分别采用阶跃响应仿真和Monte Carlo实验进行对比研究.结果表明,基于数据挖掘参数自整定的线性自抗扰控制器动态响应较好,鲁棒性较强,改进了变收缩系数随机搜索算法调整时间较长以及传统线性自抗扰控制器超调较大的缺点,是一种具有实用性的线性自抗扰控制器参数自整定方法

本文把封闭力流式齿轮试验台看成具有制造误差的实际机构,并且在静态和动态的条件下,实测了齿轮试验台的载荷特性数据,从而提出了若干反映齿轮试验台的精度等级的具体性能指标:一、静态精度指标——静扭矩极差、静载荷波动率、卸载率和静效率等;二、动态精度指标——运转系数、载荷相对变动率、起动过载系数和传动效率等。并且,还根据实测的数据,提出一些改善齿轮试验数据准确性的具体办法

第2章数据表示与指令系统 2.1数据表示 2.2寻址方式 2.3指令系统的设计与改进

随着自动驾驶的快速发展,对环境感知的要求也越来越高。作为自动驾驶汽车最重要的传感器之一,激光雷达可以通过扫描周围环境得到点云数据。使用合适的方法处理点云数据,我们可以获得目标物体的种类、距离、方位等

第四章财务报表数据的特征 1.比率分析的假设及计算问题 2.财务报表数字的分布 3.财务报表数据与会计方法 4.财务报表信息的横向分析 5.财务报表信息的时间序列(纵向)分析

本文是在1962年《全国第一届冶金过程物理化学学术交流会论文集》同名文章的基础上,重新处理更多数据后改变而成,在处理数据过程中,由于采用了不同温度下各渣系的热力学数据,所以求得了比较满意的脱硫平衡常数与温度的关系式