针对轧钢生产中大批过程数据没有被用于提高厚度质量的现象,提出了一种基于减法聚类的带钢厚度数据驱动在线建模方法.首先通过减法聚类将输入空间划分为一些小的局部空间,在每个局部空间中用最小二乘支持向量机建立子模型,子模型加权输出作为带钢厚度的离线模型;然后当在线数据不断增加时,通过在线减法聚类算法实时调整局部空间,子模型的参数采用最小二乘支持向量机的递推算法进行相应的在线辨识,子模型的预测输出作为模型的最后输出.实验结果表明,该方法具有良好的预测精度和较强的在线学习能力

助复剂的选择与配制是小变形条件下采用扩散-轧制法生产复合钢板的关键问题之一.为了开发一种适用于碳钢,并在低中温(<850℃)条件下使用的助复剂,研制了一种以铜为基体元素,锌为主要合金元素,锰为主要添加元素,再加入少量的硅、锡、镍、微量的硼和稀土的助复剂,对其成分配比进行了设计并在冶炼过程中对钢板进行了涂镀.扫描电镜及轧制结果表明,助复剂与钢板接合处发生了原子之间的扩散,界面结合较好,助复剂厚度达到后续小变形轧制复合的要求

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首次提出将小波分解应用于非平稳时间序列的预测中,通过小波分解将非平稳时间序列分解为多层近似意义上的平稳时间序列,并且用AR(n)模型对分解后的时间序列进行预测,进而得到最终的预测结果.将该方法应用于压缩机轴承座磨损的趋势预测中,通过与基于BP网络的预测方法相比较表明:该方法预测精度高,而且预测速度快,可以有效地应用设备状态的预测和设备故障趋势的分析中

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增量调制简称△M或DM,它是继PCM后出现的又一种模拟信号数字传输的 方法。 PCM中,代码表示样值本身的大小,所需码位数较多,导致编译码设备复 杂;而在△M中,它只用一位编码表示相邻样值的相对大小,从而反映抽样时刻 波形的变化趋势,而与样值本身的大小无关

许多力学和工程问题都可以表示为第一类奇异积分方程.本文给出了带Hilbert核的奇异积分方程的小波Galerkin算法.利用L2([0,1])上的周期小波和Hilbert核的特点降低刚性矩阵的维数;并且通过阈值使得矩阵更加稀疏,以减少计算量和节省存储空间.根据Hilbert核的奇异性,通过Tikhonov正则化方法求解了所得到的刚性方程组,给出了算法的收敛性和数值结果