• 一、研究区简介 • 二、实验数据采集及预处理 • 三、反演物理模型 • 四、物理模型 • 五、实验步骤 • 六、实验结果 • 七、结果分析 • 八、存在的问题 • 九、主要参考文献

一、随机信号基本概念 二、信号的幅值域分析 三、相关分析及其应用 四、功率谱分析及其应用

§ 避免绝对值小的数作除数 § 避免两个相近的数据相减 § 要防止大数“吃掉”小数 § 尽量减少计算工作量 § 选用数值稳定性好的算法

盲系统辨识 盲源分离(BSS, Blind Source Separation) 独立分量分析 (ICA, Independent Component Analysis) 信道盲均衡 盲波束形成

一、理想滤波器 二、常见滤波算法 三、高通/低通滤波器 四、带通/带阻滤波器 五、选频网络

对带钢质量检测中图像处理和分析的过程进行了论述.结合热轧带钢现场图像,应用最终测量精度准则对图像处理算法进行评价.实验评价结果表明,动态双阈值的图像分割效果最佳,适合应用于带宽实时在线检测

在钢水浇铸过程中,需要严格控制钢包到中间包的钢渣量.通过对国外多种下渣检测技术的调研分析及国内多个钢厂的现场试验,提出了一种高灵敏性的钢包下渣检测装置,从硬件上改变了传统采集的单一检测方式,同时在软件上简化了下渣特征提取的算法.通过在现场使用,取得了较好的检测效果,有效控制了进入中间包内的钢渣量,提高了钢厂的经济效益

lInformation System Development in Theory 理论上的信息系统开发 lWinburg Mini Case Study 一个小型案例研究 lLessons of the Winburg Mini Case Study 这个小型案例研究的教训 lTeal Tractors Mini Case Study 第二个小型案例研究 lIteration and Incrementation 迭代和增量 lIteration: The Newton–Raphson Algorithm 迭代: 牛顿-拉普森算法 lThe Winburg Mini Case Study Revisited 再次探讨第二个小型案例 lOther Aspects of Iteration and Incrementation 迭代和增量的其他方面 lManaging Iteration and Incrementation 管理迭代和增量 lMaintenance Revisited 再论维护

4.3.1 ALOHA协议 1. 纯ALOHA协议 2. 时隙ALOHA协议 3. 时隙ALOHA协议稳定性分析 4. 稳定的时隙ALOHA协议伪贝叶斯算法

以某钢厂1580热连轧生产数据为基础,提出一种有限元与神经网络集成建模的方法.该方法首先对轧制过程的塑性变形进行有限元建模,然后结合有限元数值分析方法和智能技术的优点,实现有限元和神经网络的集成建模.集成模型中的神经网络模型为有限元模型提供参数调整的依据,并且在神经网络训练过程中使用改进的混沌粒子群优化算法对神经网络进行优化.通过与现场实际生产数据进行比较,验证了该模型的有效性