以缩小连铸二冷区板坯表面实际温度和目标温度的差异为目标,建立了板坯连铸二次冷却智能控制模型.该模型采用支持向量机(SVM)实现板坯表面目标温度的动态设定,采用对角递归神经网络(DRNN)实现板坯表面温度的预测,采用T-S模糊递归神经网络实现二次冷却水动态调整与分配.通过对某钢厂板坯连铸过程进行仿真计算和现场试验,结果表明:该模型将二次冷却水水量控制问题与板坯在冷却过程中的温度状态相结合,实现了连铸二次冷却动态优化控制,有利于提高板坯的质量

提出了在矿砂粒径尺寸级配情况下,不同粒径的筛下累积含量公式.在分析超声衰减基本理论模型的基础上,将不同粒径的筛下累积含量集成到超声波衰减模型中,推导出超声波衰减与矿浆浓度、粒度之间的关系模型.将所推导的模型结合实验和数据分析以确定超声波衰减与粒度分布的关系,且采用遗传算法反演计算获得矿浆中粒的粒度分布.结果表明,反演的计算结果精度较高

§9.7 核反应的三阶段描述和核反应机制 §9.8 光学模型 §9.9 复合核模型 §9.10 直接反应 §9.11 重离子核反应

从安钢电极控制的实际应用出发,应用数据挖掘技术建立了电极预测模型并应用于电极控制系统的参数整定.首先介绍了建立电极预测模型的数据挖掘过程;然后在数据挖掘算法中提出了一种新的变结构遗传Elman网络方法,该算法用改进的混合遗传算法对网络结构和权值及自反馈增益同步动态寻优.将基于BP算法的Elman网络和本文提出的变结构遗传Elman网络都应用于安钢交流电弧炉的电极预测模型中进行比较.通过基于安钢现场数据的计算机仿真实验表明:采用变结构遗传Elman网络的数据挖掘算法比BP算法具有更好的动态性能、更快的逼近速度和更高的精度.在此基础上,把建立的模型应用于安钢电极控制系统的参数整定,取得了良好的控制效果

§6.1 能带模型的物理图象 §6.2 斯托纳能带模型 §6.3 赫巴德(Hubband)模型（自学）

▪ 3.1 并行程序开发方法 ▪ 3.1.1 并行层次与代码粒度 ▪ 3.1.2 并行程序开发策略 ▪ 3.1.3 并行编程模式 ▪ 3.1.4 并行应用编程过程 ▪ 3.2 并行程序设计模型 ▪ 3.2.1 计算π样本程序 ▪ 3.2.2 数据并行模型 ▪ 3.2.3 消息传递模型 ▪ 3.2.4 共享变量模型 ▪ 3.3 并行编程语言和环境概述 ▪ 3.3.1 早期并行编程语言 ▪ 3.3.2 近代并行编程语言与环境 ▪ 3.3.3 并行说明性语言环境 ▪ 3.4 循环程序并行化的一般方法 ▪ 3.4.1 数据相关分析 ▪ 3.4.2 .数据划分与处理器指派 ▪ 3.4.3 循环重构

2.1 计算机网络体系结构概述 2.2 OSI/ISO开放系统互连参考模型 2.3 TCP/IP模型 2.4 OSI模型和TCP/IP模型的区别

§2.1 一元线性回归模型的概述 §2.2 回归模型的参数估计

• 一、向量自回归模型定义 • 二、VAR的稳定性 • 三、VAR模型滞后期k的选择 • 四、VAR模型的脉冲响应函数和方差分解 • 五、格兰杰非因果性检验 • 六、VAR与协整 • 七、实例

用数学方法证明了二维稳态温度起伏数学模型的Fourier级数形式解是收敛的,该温度起伏的数学模型的解是惟一的而且是稳定的.这个模型的温度解呈现出指数振荡衰减,验证了熔液对流促使温度产生大的起伏,导致大量晶核形成这一熔体形核机制的正确性