针对标准无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter, UKF) 算法本身存在着因状态误差协方差矩阵无法实现Cholesky分解而导致滤波发散的隐患，以及在电池状态估计过程中由离线标定的电池等效模型参数而造成的累积误差的问题，本文发展了一种平方根无迹卡尔曼滤波(Square-root unscented Kalman filter, SR-UKF)算法，并设计了一种电池状态联合估计策略。首先快速SR-UKF算法通过对观测方程进行准线性化处理，降低了每次无迹变换时的计算开销；然后在迭代过程中，用状态误差协方差矩阵的平方根代替状态误差协方差矩阵，该平方根是由QR分解与 Cholesky因子的一阶更新得到，解决了UKF 算法迭代过程中可能由计算累积误差引起状态误差协方差矩阵负定而导致滤波结果发散的问题，保证了电池荷电状态(State of charge，SOC)在线滚动估计的数值稳定性；最后采用联合估计策略，对电池等效模型参数进行实时辨识，保证了电池等效模型的准确性与有效性，从而提高了电池SOC的估计精度。仿真对比结果验证了快速SR-UKF算法以及电池状态联合估计策略的可行性与鲁棒性

在冷连轧无取向硅钢薄带过程中，为了实现锥形工作辊窜动自动控制边降，需要合理的确定功效系数与策略。这种系数的获得，不只需要研究本道次的轧辊弹性变形、薄带横向流动、机架间变形对窜辊效率的影响，更重要的是需研究上游机架窜辊对下游机架的影响。这就需要高效的仿真模型来完成以上计算。基于边降区域的金属横向流动理论，建立了将横向流动视为纯剪切增量的数值模型，避免了沿带宽方向建立刚度矩阵，从而提高了计算效率。同时考虑了薄带在机架间发生的轧后屈服流动，由于锥形工作辊窜动，打破了带钢断面的等比例遗传关系，使得轧后带钢在边部区域需要缩宽并减薄来补偿边部延伸率差。所建立的数值模型通过工业现场实验验证，相比于原有模型具有更高的精度。完成了两个机架连续计算，研究了上游机架窜辊对下游机架出口边降的影响。研究发现，第一机架的边降控制范围最宽，第二、三机架控制范围逐渐变窄。根据该规律设计了根据三点边降偏差的配合调控策略，相比单点策略在工业应用中取得了更好效果

针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题，提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法。首先，研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响，进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法；其次，为增加粒子多样性及快速寻优，将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作，并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优。最后，分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入，研究表明采用深度特征优于手工特征。故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入，以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式。实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试，进一步为了验证所提算法的泛化能力，选取公开数据集LUNA16进行测试。实验结果表明，本文算法易于跳出局部最优解，提升了算法的学习能力与泛化能力，具有较优的分类性能

基于国内某厂齿轮钢小方坯连铸生产过程，利用ProCAST软件建立移动切片模型，能够高效模拟连铸过程中的宏观偏析，模型分别模拟研究了不同过热度、二冷水量和拉坯速度等对宏观偏析的影响。模拟结果与碳偏析检测结果吻合良好，验证了移动切片模型模拟连铸坯宏观偏析的准确性。由于溶质浮力的影响，内弧侧的宏观偏析强于外弧侧。随着过热度的增加，铸坯中心碳偏析度从1.06增加至1.15。过热度控制在25 ℃范围内，可以保证铸坯的宏观碳偏析度控制在1.10范围内。随着连铸二冷水量的增加，铸坯中心偏析改善程度较小，铸坯中心碳偏析度从1.16降低至1.13。随着拉坯速度的增加，铸坯中心偏析呈现加重的趋势，铸坯中心碳偏析度由1.14增加至1.21，拉坯速度控制在1.4 m·min–1范围内，可保证铸坯中心碳偏析度低于1.15

借鉴流体黏性的表征方式,引入粉体颗粒表观黏度的概念表征粉体颗粒间的相互作用力,基于能量耗散原理,利用旋转黏度计测定了含SiO2纳米添加剂的Fe2O3颗粒在不同温度条件下的表观黏度.实验结果表明,Fe2O3颗粒表观黏度随温度升高而增大,纳米SiO2的加入使颗粒表观黏度明显降低,主要原因是纳米SiO2对Fe2O3颗粒形成了包覆,抑制了颗粒间的团聚和烧结.此外,本研究利用微型流化床研究了含纳米SiO2的Fe2O3颗粒在流化还原过程中发生黏结失流的过程,进一步验证了纳米SiO2对Fe2O3颗粒表观黏度的影响.结果表明,加入纳米SiO2显著提高了还原样品的金属化率,延长了还原过程中的黏结时间;扫描电镜分析表明纳米SiO2有效包覆在Fe2O3颗粒表面,降低了铁原子的扩散活性,并充分阻隔新鲜铁之间的接触,抑制新鲜铁的烧结,从而导致Fe2O3颗粒之间难以形成黏结点,由此证明纳米SiO2对流化床内Fe2O3颗粒的还原过程中的黏结失流具有明显抑制作用

电子商务实验是对已经学习过的电子商务专业知识进行复习、加深和运用。 用实践的形式来巩固知识、理解知识和综合运用知识,把在专业理论课中学习过 的知识点,图解成可以操作的活动和过程,联结成一个知识体系,并再现到实践 中,指导学生完成对知识的认知、验证、应用和创新的活动 电子商务的教学实验在于通过模拟电子商务活动过程和观察实际电子商务 活动来巩固电子商务知识,了解电子商务专业知识的具体应用,体会电子商务专 业知识的作用,同时,电子商务实验也为学生提供了参与电子商务活动的机会, 不仅使学生能够直接感受到电子商务活动规律,促使学生运用电子商务知识完成 电子商务活动,更在于让学生发现电子商务经营模式、系统设计、技术选择、市 场推广等方面存在的问题和潜力,发现现存模式中的问题,提出改进意见。 作为一门课程的电子商务实验具有教学实验性和科学实验性的双重属性

在面向对象软件设计中,各个阶段的成果都有需要及时地以文档形式记录出来,以方便 下一阶段的使用及为客户、用户或经销商服务。 如果一个文档是面向客户的,最关心的问题就是系统的功能如何。因此文档编制应从描 述系统用途开始,紧接着描述一系列的用户场景或事件一响应模型。文档应当说明目标系统 的范围以及系统所接收和产生的信息,并让读者遍历每一个场景或事件,一步一步地验证事 件是如何被识别的,相关联的响应是如何产生的

如果说公司治理和内部审计是确保会计信息真实可靠的第一道闸门,那 么,独立审计就是防范重大会计差错和舞弊的最后一道防线。独立审计存在的 理由是为了满足公司的高管人员和投资者等利益相关者有效利用会计信息的共 同需要。高管人员和投资者等利益相关者之间存在着严重的信息不对称和潜在 的利益冲突,高管人员有提供低质量甚至是不实会计信息的动机,而投资者等 利益相关者又缺乏足够的资源和专业知识验证会计信息的质量和真伪,因此需 ,。 要由独立的第三方即注册会计师对高管人员提供的会计信息进行鉴证,并对财 务报表发表专业意见,以缓解信息劣势对利益相关者的潜在负面影响

转炉冶炼终点碳曲线拟合模型避开了熔池初始碳含量难以精准确定的问题,假设吹炼后期脱碳速率与熔池碳含量具有一定的函数关系,通过这种函数关系预报钢水终点碳含量.终点碳的三次方模型和指数模型预报精度在±0.02%之间的命中率分别为85.9%和81.2%.运用熔渣分子理论,基于冶炼热轧板材(SPHC)的渣组元成分,计算得出渣中FeO的活度为0.241.出钢温度为1686℃时,C和Fe元素选择性氧化的临界碳质量分数为0.033%.本文在传统指数模型的基础上,充分考虑了枪位、顶吹流量、底吹流量等操作参数对熔池脱碳速率的影响,建立了基于熔池混匀度的指数模型.基于熔池混匀度的指数模型与其他烟气分析碳曲线拟合模型相比,命中率有所提高.以新钢生产热轧板材(目标碳质量分数为0.06%)时的烟气数据为研究对象建模,终点碳质量分数预报误差在±0.02%之间的有75炉次,占验证数据量的88.2%

针对机器或设备的剩余寿命（Remaining useful life, RUL）预测精度低的问题，提出基于一维卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）和双向长短期记忆（Bidirectional long short-term memory, BD-LSTM）的集成神经网络模型。为了更好地抽取时间序列上的特征，以及产生更多的训练样本，采用滑动窗口对数据进行处理，同时采用卡尔曼滤波对数据进行降噪处理，将数据标准化以及设置RUL标签。与人工提取特征不同，利用一维CNN对数据进行特征提取，并舍弃了CNN中的池化层。然后将提取到的高维特征输入到BD-LSTM进行回归预测，并采用Bagging的方式对此神经网络进行集成来预测RUL。最后通过在NASA的数据集上验证该模型的有效性，以及相比于其他机器学习或者深度学习模型的优越性，实验表明所提模型在RUL预测方面更加准确