将核主成分分析方法引入热轧生产过程的监控与诊断中,根据平方预测误差统计量进行生产过程监控,然后利用数据重构和优化的邻域选取策略相结合的方法求出各工艺参数对平方预测误差统计量的作用,分析引起过程异常的主要工艺参数,最后利用仿真和热轧带钢实际生产数据进行实验.结果表明:基于核主成分分析的平方预测误差统计量能较准确诊断过程的异常,并可以找出引起异常的原因,为调整生产过程提供方法支撑,防止次品的出现

本文提出了一个利用复合码与和码来辨识H模型和前馈非线性系统的方法,而这些伪随机码是由相位相差1/2半周期的逆重复m序列所组成。采用此方法进行辨识时,即使非线性元件的奇次系数全为零,仍然能够辨识出线性系统的脉冲响应和非线性元件的偶次系数。文中附有辨识H模型的数字仿真结果,验证了所提方法的正确性

2.1.1数据、信息和信号 2.1.2通信系统模型 2.1.3数据传输方式 2.1.4物理信道的连接方式 2.1.5串行通信与并行通信 2.1.6数据通信方式 2.1.7数字化是信息社会发展的必然趋势

1.3.1按网络拓扑结构分类 1.3.2按网络控制方式分类 1.3.3按网络规模分类 1.3.4按通信传输方式分类 1.3.5按网络配置分类 1.3.6其他分类方式

一、软件需求分析的任务和过程 二、结构化分析方法 三、原型化方法 四、动态分析方法 五、数据及数据库需求

1.了解软件概要设计的原则和过程 2.掌握模块划分的评价准则一模块独立性的判别。 3.掌握结构化设计方法。 4.了解 Jackson系统开发方法和 Jackson程序设计方法

采用夹杂物原貌分析、扫描电镜和能谱分析、氧氮分析等手段系统分析了IF钢铸坯全厚度方向的洁净度变化及夹杂物分布规律.铸坯厚度方向全氧（T.O）和N质量分数平均值均为17×10-6.内、外弧表层1/16内T.O、N均高于平均值5%~10%,存在夹杂物聚集带;内弧1/4至外弧1/4区域T.O、N水平低于平均值5%~10%;表层1/16至1/4区域接近平均水平.共统计夹杂物963个,夹杂物平均粒径5.7μm,〈5μm占60%,〈10μm占90%;Al2O3夹杂主要存在表层5 mm内,尺寸在2~10μm;TiN-Al2O3和TiN粒子主要在距离表层5~80 mm,尺寸随深度增加而增大;TiN-TiS和TiS夹杂主要在距离表面80~130 mm,尺寸1~5μm.从铸坯表层到中心主要夹杂物的分布依次是Al2O3、Al2O3-TiN、TiN、TiN-TiS、TiS和MnS

主要内容 一、荧光的特征 二、荧光素 三、荧光素标记抗体的方法 四、荧光抗体的质量鉴定 五、免疫荧光组化染色方法 六、荧光显微镜 七、非特异性荧光的消除方法

采用Gleeble3800试验机对三种不同N含量的0Cr16Ni5Mo马氏体不锈钢进行等温热压缩实验.通过对真应变-应力曲线及压缩后变形组织的观察,发现相同热变形条件下,N含量的增加提高了试验钢的流变应力,抑制了再结晶晶粒长大.采用Zener-Hollomon参数,以流变应力方程为基础,构建三种本构模型.通过观察拟合应力值与实验值的离散性,确定双曲正弦模型更适用于本试验钢的本构方程计算,优化此计算模型,获得了三种试验钢的本构方程

1.了解软件测试的目的和原则。 2.了解软件错误的分类。 3.了解软件测试的过程和策略。 4.了解软件测试用例设计的方法,掌握逻辑覆盖、基本路径测试、因果图等测试用例设计方法。 5.了解程序静态测试的方法