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基于最优分类线的概念,提出了一种新的模式识别分类器构建方法——判别域界面几何法.该方法利用BP神经网络的高度非线性,将模式类样本数据从高维输入空间映射至二维判别域空间后,采用多边形中轴提取方法,构造模式类间隙多边形的中轴线,延伸至整个二维判别域空间,生成模式类决策边界.以铁路货车车轮用双列圆锥滚子轴承的故障诊断为例,介绍了判别域界面几何法的应用过程.结果表明,判别域界面几何法能在二维判别域空间上给出各不同故障模式类之间明确的界限,这就给操作者直观判断故障模式类别提供了条件
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采用中心复合试验研究采场温度、灰砂质量比和固相质量分数对高寒矿山充填料浆的强度特性和流动特性影响规律.利用多项式近似隐式极限状态方程,建立充填体强度、充填料浆坍落度和充填材料成本响应面回归模型.以回归模型响应值的满意度为输入,使用加权几何平均算法求得料浆充填性能整体满意度,采用基于整体满意度准则的非线性多目标优化技术对充填配比参数进行优化,得到高寒矿山不同采场温度范围下最佳灰砂质量比及充填料浆输送浓度.结果表明:采场温度低于5℃时,固相质量分数70%、灰砂质量比1:6的料浆整体满意度可达0.4~0.5,满足低温充填要求,且整体满意度随温度变化较小;当采场温度增至5℃之上时,温度提高充填性能整体满意度迅速增大,固相质量分数65%、灰砂质量比1:6的料浆满意度增大最快
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通过对316L不锈钢的不同变形量的压缩试验,对其冷变形特性进行了研究.利用修正的Ludwik模型对流变应力数据进行非线性拟合,获得了316L不锈钢的真应力应变模型和加工硬化模型.试验结果表明:修正的Luiwik模型能较好的反映316L不锈钢真应力与应变关系;根据流变应力的变化规律,316L不锈钢冷变形流变应力可分为三个阶段,分别为真应变小于0.02的强加工硬化阶段,真应变在0.02与0.29之间的稳加工硬化阶段,以及真应变大于0.29的弱加工硬化阶段.电子显微技术研究表明316L不锈钢三个不同的变形阶段,其加工硬化机制、微观组织特征有所不同
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热轧支持辊的健康状态在带钢板形质量和轧制稳定性控制中起着关键作用,非线性、强耦合、少样本等特点使得热轧支持辊健康状态的预测复杂,目前各大钢厂仍以定期维护和事后维修为主。本文提出了一种支持辊虚拟健康指数的构建方法以及基于Copula函数的复杂工况健康状态预测模型。首先结合支持辊弯窜辊数据表征支持辊健康状态,再使用K-means聚类方法对支持辊工况进行划分,将各工况下过程数据分别构建Copula预测模型,最后根据实际轧制计划的排布顺序融合各工况模型的预测结果。提出的基于Copula函数的预测模型在某钢厂1780热连轧产线得到应用,结果表明,该模型能够准确有效的按照轧制计划实现支持辊的健康状态预测,以更科学的策略指导支持辊更换维护
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0 概述 0.1 激光器的基本结构 0.2 激光器的分类及其主要输出特性 1 固体激光器 1.1 固体激光工作物质 1.2 光泵浦系统 1.3 工作物质的热效应及其散热 1.4 掺钛宝石激光器 2 气体激光器 2.1 气体放电激励基础 2.2 He-Ne激光器 3 染料激光器 4 光纤激光器 可分为基于非线性效应的光纤拉曼激光器和基于受激辐射的掺杂光纤激光器。 大多采用激光二极管泵浦。 实质上是一种特殊形态的固体激光器; 广泛应用于光通信、光传感、激光加工、激光医疗、激光印刷等领域
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针对人耳识别中存在姿态、光照变化等问题,提出信息融合的方法,将二维人耳和三维人耳的信息进行融合,以克服姿态、光照对人耳识别的影响.对于二维人耳,由于姿态等的变化会导致人耳图像数据在高维空间中呈现出非线性流形结构,采用等距映射这种流形学习算法进行特征提取,对三维深度人耳则采用3D局部二值模式进行特征提取,然后分别进行二维和三维人耳识别,最后在决策层进行融合识别.在79人的人耳数据库上进行了实验,每人8幅带姿态的二维人耳图像和6幅带光照的三维人耳深度图像.实验结果表明,与单独的二维人耳和三维人耳识别相比,融合之后的识别效果和认证效果均有很大的改善
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3.4齐次线性方程组有非零解的条件及解的结构对于以mxn矩阵A为系数矩阵的齐次线性方程 组 AX-0 (3.15) 如果把A按列分块为A=[a1,a2an,它就可以 表示为向量等式 (3.16) 因此,(3.15)有非零解的充分必要条件是 a12,…a线性相关, 秩(A)=秩{a1,a2an}
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• 背景 • 线性分类 • 非线性分类 • 松弛变量 • 多元分类 • 应用 • 工具包
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均为线性的。线性规划具有相对完美的理论与方法,应用 也很广泛,但它终究不能穷尽各种优化问题,因为世界是 非线性的。 非线性规划(Nonlinear Programming)研究具有非线 性构成函数的优化问题,是运筹学中相对活跃的重要研究 分支
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第一节 常微分方程的基本概念与分离变量法 一、微分方程的基本概念 二、分离变量法 第二节 一阶线性微分方程与可降阶的高阶微分方程 一、一阶线性微分方程 二、可降阶的高阶微分方程 第三节 二阶常系数线性微分方程 一、二阶常系数线性微分方程解的性质 二、二阶常系数齐次线性微分方程的求解方法 三、二阶常系数非齐次线性微分方程的求解方法
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