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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

BOF+LF+RH+CC工艺路线生产IF钢,在RH脱碳前,钢水经脱氧和LF精炼后,钢中自由氧达到极低水平.根据表观脱碳速率常数的不同,这种极低氧钢水的RH脱碳可以划分为四个阶段.与传统三个阶段的RH脱碳不同的是在低速脱碳阶段和快速脱碳阶段存在一个脱碳速率介于两者之间的过渡阶段.在正规溶液模型的基础上,建立了能够准确预报钢液氧含量及顶渣FeO含量的RH脱碳模型.结果表明:在RH吹氧前,极低氧含量的钢液与顶渣之间基本不传氧;吹氧之后,钢液氧含量呈线性增加,当钢液氧势大于顶渣氧势后,钢液向顶渣传氧,渣中FeO含量上升;RH处理结束FeO含量较处理初始有所回升,但是仍处于极低水平,能够有效降低顶渣对钢液的二次氧化

本文将湍流运动方程和k—ε湍流双方程模型结合,提出了顶吹气体射流冲击下熔池中液体流动的数学模型,并采用Spalding等人提出的方法解这一非线性偏微分方程组。同时,还用激光测速方法得到实验测定的流场速度分布。在计算结果及实验数据的基础上,分析、研究了流场的性质和特点。由于用k—ε湍流模型代替k—ι模型以及在边界条件及计算方法上的一些改进,使数学模型预报的结果比前人的相应结果更符合实际。而且,本文提出的数学模型适用于大气体流量射流冲击下液体流场的计算,这是对前人工作的一个突破。总之,我们的工作可以认为是Szekely和李有章等人相应研究的继续和深入

分析了解析法与简化方法的缺点，采用有限元法建立轧辊热变形计算模型.针对轧制过程中轧辊热变形计算数据特点，将计算任务分为负责静态数据准备的预计算和负责动态数据准备与热变形求解的更新计算，换辊时进行预计算，计算任意时刻的热变形时只需进行更新计算，计算量远小于标准有限元程序.根据特殊处理的计算流程，编写了基于轴对称有限元法的轧辊热变形程序，其计算结果与ANSYS结果一致，精度均高于简化方法约30%.自编轧辊热膨胀有限元程序计算精度高，耗时少，满足在线热膨胀预报要求

为提高热轧换规格首块钢头部卷取温度命中率，采用数据挖掘技术，从历史带钢冷却数据中推断出与实际带钢相匹配的卷取温度模型水冷换热学习系数，并将其应用于模型预设定计算。首先，对冷却特征参数进行识别，按照相对型、绝对型、相等型和策略型四种方式进行定义，并对实际带钢与历史带钢的各项冷却特征参数进行相似距离计算。当历史带钢的总相似距离满足要求时，将其聚类为实际带钢的相似卷，并考虑各相似卷的时间影响，计算相似权重值；随后，基于相似带钢的头部和尾部信息，建立由卷取温度预报误差、偏离学习系数回归值惩罚项和偏离默认值惩罚项等构成的目标函数以及相应的约束条件，采用梯度下降法求解该二次规划问题，通过三次优化逐步计算出学习系数参考值和表征学习系数与带钢速度及目标卷取温度呈双线性关系的两个参数；最后，根据实际带钢的穿带速度、目标卷取温度等冷却条件计算冷却设定所需的学习系数。现场应用表明：基于十万块历史带钢冷却数据驱动的模型参数即时自适应设定算法可增强卷取温度模型对带钢头部冷却的预设定能力，学习系数即时自适应设定能力随着内存中保存的历史带钢冷却数据的多样性和检索出的相似卷数量的增加而提升

为实现结晶器过程可视化和辅助漏钢预报技术，提出一种等值线区域填充法快速高效绘制直观的结晶器在线热像图的方法.该方法通过离散数据网格化、等值线生成和等值多边形填充绘制云图.其中，等值线生成采用网格序列法和单元剖分法结合，避免了已往的等值线追踪和二义性问题，高效准确，实现简单.将该方法与扫描母元法相比，前者绘制云图速度快，保证了精度和质量，优于后者，且算法复杂度的分析也证明了前者时间效率较高.实际应用结果表明，该方法绘制的结晶器在线热像图能很好地反映正常和非正常情况下结晶器内部温度场的特征，可满足实际生产要求

一.背景 在社会系统中常常按照人们的职务或者 地位划分为许多等级，如在我们大学, 教师一 般分为教授、副教授、讲师和助教 ,学生身份 的人分为研究生、大学生、中学生和小学生, 在其他系统内也都有相应的级别分类. 不同等 级的人员比例形成一个等级结构 . 一个合适的、 稳定的等级结构有利于各方面工作的顺利进 行 .本节我们就来建立一个模型来描述等级结 构的变化 , 根据已知条件和当前的结构来预报 未来结构 , 并为寻求某个理想的等级结构提供 相应的策略

目录 绪论 试验设计与数据处理的概念和意义 试验设计与数据处理的发展和应用 试验设计与数据处理的基本概念 样本及其分布 总体与样本 石 样本分布函数与统计量 直方图和秩 抽样分布 参数估计与假设检验 概述 参数估计 参数的假设检验 正交试验设计的基本思想与正交表s 正交试验设计的基本思想 正交表的概念与类型 正交表的构造 正交试验设计的直观分析 单指标正交试验设计 多指标正交试验设计 混合型正交试验设计心 考虑交互作用的正交试验设计 试验设计的方差分析 概述 单因素试验的方差分析 正交试验设计方差分析的基本原理 相同水平正交试验设计的方差分析91 不同水平正交试验设计的方差分析 重复试验和重复取样的方差分析 正交试验设计的效应估计 正交试验设计中正交表的灵活运用 并列法 拟水平法 拟因素法 其它方法 SN比试验设计与产品三次设计简介 SN比及其应用 产品三次设计 一元线性回归分析 回归分析的基本概念 一元线性回归的数学模型 参数的最小二乘估计 相关系数及其显著性检验 一元线性回归的方差分析 重复试验的方差分析 利用回归方程进行预报和控制 化非线性为线性回归 回归直线的简便求法 多元线性回归分析 多元线性回归的数学模型 参数的最小二乘估计 多元线性回归的方差分析 逐步回归方法 回归正交设计 多项式回归与正交多项式