针对材料在自然土壤环境中的腐蚀预测问题,提出应用多层线性模型对材料的腐蚀规律进行研究.多层线性模型是分析具有层次结构数据的新型统计技术,对于地区间土壤腐蚀规律的差异性特点和单地区实验观测样本不足的问题,可以为不同的区域分别建立腐蚀率模型,使模型假设与实际更为吻合.以碳钢在土壤中的腐蚀数据为研究对象,建立了腐蚀率的多层线性模型.实验验证了该模型可以准确地拟合和预测碳钢在土壤的腐蚀率变化,优于指数平滑算法和差分自回归移动平均算法

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

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

2.1 概述 2.2 传统的加密方法 2.3 数据加密标准DES与IDEA 2.4 公开密钥加密算法 2.5 RSA密码系统 2.6 计算机网络加密技术 2.7 报文鉴别和MD5算法 2.8 密钥管理与分配 2.9 密码技术的应用实例 2.10 本章小结

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

采用回归分析的方法,建立特征变量与产品质量之间的统计对应关系,把产品质量表达成特征变量的回归函数,进而得到特征空间与产品质量空间在统计意义上的映射关系.在产品质量空间进行聚类,在特征空间进行分类,而后提出了一种基于统计空间映射的在线模式识别方法.利用唐钢烧结厂的实测数据进行了仿真,验证了本方法的正确性.从算法分析和仿真结果看,这一算法可以有效地克服模式交叉现象的影响,并可对复杂生产过程进行在线质量推断

提出了一种基于粗糙集的不完备数据填补方法.本算法以突出信息表的决策规则为主要目的,选取重要断点为主要手段,以分类质量作为迭代约束条件.实验和数值实例表明,本算法不但不会产生冲突规则,而且能够进一步突出决策规则

连续铸钢计算机控制系统的建立,是连铸生产自动化的保证。为了进一步提高和完善该系统的控制功能,运用计算机辅助手段对连续铸钢凝固传热过程的数学模型（尤其是二冷水控制模型）进行仿真分析与研究,具有特别重要的意义。本文主要介绍了连续铸钢凝固传热过程数学模型的建立、仿真算法的数学抉择、连续铸钢凝固传热过程计算机仿真软件包的主要内容及该软件包应用于实际的结果分析等

针对现代钢铁企业生产管理中的客户订单与热轧带钢库存产品的匹配问题,在考虑规格、质量、等级以及生产工艺约束的基础上,建立了旨在最大化订单满足率且最小化匹配损失的约束满足模型.在对问题以及匹配对象特点进行分析的基础上,引入匹配损失矩阵作为订单与库存余材属性匹配差异的损失惩罚,考虑到问题的复杂性,采用基于变量选择和值选择的启发式算法求解模型的近优解,并通过数值实验对提出的算法进行了验证

选择幂级数模型描述了过剩自由能项,并从二、三元实测相图上用数据优化程序获得了所需热力学参数和交互作用系数,进而用多元相平衡计算法成功地预测了镍、钴,铬基合金中σ相的析出