基于视觉熵概念提出了一种静止图像分割压缩方法.通过对人类视觉系统特性的归纳,总结了基于视觉熵的图像分割原理,提出了用于量化图像特征的数学定义和基于视觉嫡的分割算法.实验结果表明,这种基于视觉熵的图像分割压缩算法既提高了压缩比,又能保证压缩后的重建图像整体上具有高的主观视觉感知质量

建立了步进式加热炉内流动、燃烧和传热的数学模型.湍流模型采用k-ε双方程模型,辐射换热计算采用六通量法,气相燃烧采用修正EBU模型,流场计算采用Simpler算法.采用上述模型与算法得到了炉内详细合理的温度、速度和浓度分布

根据人的双眼能看到最深的原理,给出了在虚拟现实系统中生成体现动画的3种算法,阐述了其推导过程、结论及用途,并进行简明的分析比较

炼钢-连铸区段的生产调度包括炉次计划、浇次计划的生成和时间、设备的分配,以及针对各种扰动的动态调整.根据钢种和规格的限制,提出了最优炉次计划模型,并采用禁忌搜索算法进行求解;根据炉次计划和连铸机连浇限制,生成浇次计划;根据炉机匹配和等待时间最小原则,生成静态调度甘特图,并对仿真过程中出现的出钢延迟提出了动态调度的策略和算法.仿真结果表明,基于模型的动态调度策略能够有效地解决出钢延迟问题

提出了一种带有负载观测功能的异步电动机广义预测控制算法,在对系统动态模型分析的基础上建立了调速系统的受控自回归积分滑动平均模型.该控制算法给出了能够使下一次采样时刻的实际转速以最优特性跟踪下一时刻参考转速的广义预测控制律,并采用负载转矩观测器的前馈功能增强速度控制的抗干扰能力.仿真和实验结果表明,通过合理选择控制器参数,具有转矩预测功能的直接转矩控制系统在转速跟踪和抗扰能力方面得到一定提高

提出了一种基于聚类的支持向量机增量学习算法.先用最近邻聚类算法将训练集分成具有若干个聚类子集,每一子集用支持向量机进行训练得出支持向量集;对于新增数据首先聚类到相应的子集,然后计算其与聚类集内的支持向量之间的距离,给每个训练样本赋以适当的权重;而后再建立预估模型.此算法通过钢材力学性能预报建模的工业实例研究,结果表明:与标准的支持向量回归算法相比,此算法在建模过程中不仅支持向量个数明显减少,而且模型的精度也有所提高

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

钢坯热轧加热炉区生产调度属于组合优化中的NP-complete问题.本文根据加热炉区生产特点建立了分别以生产能耗最小化和加热质量最优化为主次目标的钢坯加热炉区调度数学模型,将其归结为布尔可满足性问题,构造了采用二进制编码方式的遗传禁忌搜索算法进行求解.基于实际生产数据的模拟优化结果表明,该模型和求解方法充分满足了现场加热炉区生产调度的需求,在满足生产工艺约束的前提下,缩短了生产时间,提高了钢坯入炉温度和加热质量,与传统人工调度方法的结果相比具有更好的节能、高产效果

在归纳和比较常用高炉喷吹配煤方法的基础上,以计算法配煤的思想为指导,提出了以实现最佳燃烧效果为目标的混煤模型.通过曲线拟合得到混煤着火点随高挥发分煤种配比增大而减小的关系曲线,混煤着火点下降速率减小到某一较小值时的混煤比例即为该煤种组合燃烧效果最佳的比例.应用该方法对四组不同煤种组合混煤进行配比优化,经静态燃烧性实验证明,该计算法所得结果准确可靠,有一定实用性

• 贝叶斯推理提供了一种概率手段，基于如下的 假定：待考察的量遵循某概率分布，且可根据 这些概率及已观察到的数据进行推理，以作出 最优的决策。 • 贝叶斯推理为衡量多个假设的置信度提供了定 量的方法 • 贝叶斯推理为直接操作概率的学习算法提供了 基础，也为其他算法的分析提供了理论框架