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宽带钢热连轧机板形板厚增益调度解耦控制
文档格式:PDF 文档大小:491.94KB 文档页数:4
针对板形板厚综合控制的耦合问题,通过分析板形控制系统需要先后投入平坦度反馈控制和动态凸度控制的综合系统特性,采用前馈补偿综合法设计解耦网络以完成动态轧制过程的板形板厚解耦控制.结合1 700mm热连轧机实际控制系统,提出采用板形板厚增益调度解耦控制方法适应板形板厚耦合特性随实际轧制条件变化的应用需要,建立的增益调度函数集已在大型工业轧机得到验证与应用
基于离散混沌系统广义同步定理的数字图像加密方案
文档格式:PDF 文档大小:774.22KB 文档页数:6
在建立的离散混沌系统广义同步定理的基础上构造了一个广义混沌同步的离散系统,并结合Henon混沌映射设计了一个数字图像加密方案,能够对灰度图像成功加密并且实现了无失真解密.对该加密方案的密钥空间、密钥参数敏感性分析表明,该加密方案具有较高的安全性.数值仿真实验证明:该加密方案对混沌系统的参数及初始条件扰动极为敏感,任何大于10-15的扰动将使解密失效;该加密方案具有1076的密钥空间,能够有效地应用于网络通讯
基于改进MMI的HMM训练算法及其在面部表情识别中的应用
文档格式:PDF 文档大小:507.68KB 文档页数:6
提出一种改进的最大互信息(MMI)准则函数并把它应用于隐马尔可夫模型(HMM)的参数估计,重新推导了HMM的迭代公式.该准则函数相对于原来准则函数定义更为合理,能有效利用训练样本集中的鉴别信息,使得训练数据得到充分利用,提高了HMM的性能.把这种改进的HMM算法应用于面部表情识别,利用改进的光流算法提取面部表情特征向量序列,并利用改进HMM算法和BP神经网络构建了面部表情混合分类器.实验结果表明了该方法能有效提高面部表情识别率,有效解决HMM参数估计问题
神经网络技术在淬火控冷中的应用
文档格式:PDF 文档大小:489.41KB 文档页数:4
热轧钢材的淬火冷却是改善钢材质量和性能的重要措施,淬火过程的核心就是控制钢板的冷却速度.针对传统的淬火控冷模型的固有缺陷,为了满足扩展钢种、规格及淬火温度高精度的要求,利用神经网络技术建立了神经网络淬火控冷温度预报模型,该模型与回归数学模型相结合,完成淬火控冷现场控制.应用结果证明,该综合模型极大地提高了钢板淬火冷却的控制精度,提高了产品的成材率
专家系统在电炉炼钢工艺中的应用
文档格式:PDF 文档大小:613.32KB 文档页数:5
把可拓学中定量化描述解决矛盾问题过程的工具——关联函数——引入到电弧炉可拓专家系统中,用以解决电炉出钢前钢水成分不合格的矛盾问题.电弧炉终点目标神经网络预报模型作为可拓专家系统评价机构的基础.终点预报模型用混合遗传算法训练,达到了较高的预报精度.仿真结果表明电炉可拓专家系统可以指导技术人员进行更合理的炼钢操作
三端口四态变量CNN原理在肿瘤生长方程中应用
文档格式:PDF 文档大小:2.01MB 文档页数:8
提出了一种在抗癌免疫监视下的肿瘤生长细胞神经网络(GISAC CNN)模型.用具有3个端口4个态变量CNN的解析判别法研究了GUSAC CNN的分歧图.数值模拟了癌细胞扩散和清除过程.研究结果似乎表明:效应细胞对癌细胞的清除起着至关重要作用,细胞组织中存在免疫缺陷,可能导致癌细胞的转移与扩散
监控AGC系统的智能PID控制策略
文档格式:PDF 文档大小:422.93KB 文档页数:4
为了解决带有纯滞后的监控AGC系统的控制问题,提出了基于RBF神经网络的PID控制器与Smith预估器相结合的智能PID控制系统,并对传统监控AGC、应用Smith预估器的监控AGC及应用智能PID控制的监控AGC系统进行了仿真.结果表明,应用智能PID控制的监控AGC系统收敛速度明显加快,适应能力与鲁棒性比常规PID控制要好
《北京科技大学学报》:用简单动态递归网构造固体散料流量模型
文档格式:PDF 文档大小:456.12KB 文档页数:4
提出了用简单动态递归网来建立固体散料流量模型.针对动态递归网结构复杂、训练算法收敛速度慢的缺点,采用一种结构十分简单的递归网.对RPE算法进行了改进和补充,使之适用于简单递归网,用来对网络的权值和阈值进行调整.建模结果表明此方法收敛速度快,精度高
大尺度采空区围岩断裂失稳信号数据挖掘及破坏预测分析
文档格式:PDF 文档大小:495.64KB 文档页数:4
随着监测技术数字化和信息化程度逐步提高,获得的大尺度采空区围岩损伤演化过程,以及包括各种数据格式的图形、矢量等信息量呈数量级增加.将小波变换、固体断裂非平衡统计和神经网络理论用于对非线性采空区围岩断裂失稳信号进行数据挖掘以及综合分析,有利于正确认识和理解采空区围岩体损伤演化的全过程
高炉渣合成Ca-α-Sialon-SiC粉的热力学分析及工艺优化
文档格式:PDF 文档大小:733.2KB 文档页数:5
在热力学分析的基础上,以高炉渣为原料,引入适当的添加剂,利用碳热还原-氮化的方法制备了Ca-α-Sialon-SiC粉,得到的Ca-α-Sialon含量最高可以达到81%;利用统计模式识别结合人工神经元网络优化了工艺
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