为了获得准确实时的合金元素收得率，采用历史加料数据自学习的方法，利用计算机技术建立了合金元素收得率动态库，并运用两阶段单纯形算法为天津钢管公司第一炼钢厂建立了合金加料优化模型.通过模型在线运行，得出了不同钢种的合金收得率，从而提高了不同钢种炉次合金加料的准确度.通过优化合金配料，不同钢种的合金加料平均成本最多降低54.96元·t-1，最小降低8.57元·t-1.吨钢合金成本降低6.76%~11.40%，平均降低了9.74%

本文讨论了传统计算气体逸度的准确方法——α函数图解积分法,在实际计算中的麻烦和误差。并指出了当压力趋近于零而α函数不为零的原因。本文提出的Z函数图解积分法,利用原试验数据仅改变图解积分的函数形式,就克服了α函数法的缺点,并指出了α函数法计算误差的性质,又为Z函数近似计算法的应用条件和适用范围做了说明,从而得到一个在理论解释和计算误差上,都优于α函数的方法。具有实际意义的是,Z函数法可估计出气体服从理想气体方程式的压力范围

利用K均值聚类和增量学习算法扩大训练样本规模,提出一种改进的mRMR SBC.一方面,利用K均值聚类预测测试样本的类标签,将已标记的测试样本添加到训练集中,并在属性选择过程中引入一个调节因子以降低K均值聚类误标记带来的风险.另一方面,从测试样本集中选择有助于提高当前分类器精度的实例,把它加入到训练集中,来增量地修正贝叶斯分类器的参数.实验结果表明,与mRMR SBC相比,所提方法具有较好的分类效果,适于解决高维且含有较少类标签的数据集分类问题

根据电力机车噪声的特点,建立了基于LMS算法的自适应有源降噪系统,设计了室内脉冲响应测量系统,然后在此基础上对降噪系统进行数字仿真和实际声学实验。在仿真中,降噪量可达到40dB,实际声学实验中,机车降噪量可达到15dB

提出基于IGA模型的热连轧精轧机组负荷分配的智能优化新方法,该方法具有计算精度高、速度快等特点,且适合在线计算.实验数据对比分析结果表明了该方法的有效性,为热连轧精轧机组轧制规程的智能优化设计提供了一条新途径

传统的优化方法在描述能力、建模方法、方法实现和模型数据的分析等方面都存在着局限性,需要引入新的思路.针对上述问题,提出了基于知识的广义优化方法,给出了广义优化中知识概念、优化问题的描述,以及基于知识的广义优化方法的一般求解过程.其基本方法是在优化问题知识模型的基础上,建立基于知识的广义优化算法,通过知识系统的约简,得到用于制定优化方案的决策规则.同时给出了基于知识的广义优化方法在在锅炉燃烧优化问题中的应用示例,说明了方法的有效性

首先以心理动力学中的心理能量概念为基础,分析了情感能量以及表示情感状态的相关参数.然后根据情感能量守恒定律,研究了情感能量分配结构的数学表示方法和情感能量分配模型,进一步分析了情绪状态的变化过程,提出了情绪状态刺激转移过程的隐马尔可夫链及其模型算法;利用MATLAB建立相关情感状态变化的仿真研究平台,进一步研究了情感状态的变化规律.最后根据以上情感模型及其变化规律构建出表情机器头的综合研究平台,仿真结果与机器头实验数据的一致,验证了仿真模型的有效性

使用盲数表达优化设计中的不确定变量,结合常用的基于实数变量的优化算法,提出了基于盲数的优化方法.该方法从微观的角度分析和描述设计变量与优化参数之间的关系,给出优化问题的盲数解.盲数解不但给出了设计变量的取值,而且还给出了不同取值时优化对象处于最优状态的可靠性的评价

模式识别的三大核心问题： •特征数据采集与预处理 •分类识别 •特征选择与提取 分类识别的正确率取决于对象的表示、训练学习和分类识别算法，我们在前面各章的介绍中详细讨论了第二方面的内容。本章介绍的特征提取与选择问题则是对象表示的一个关键问题

• 一、研究区简介 • 二、实验数据采集及预处理 • 三、反演物理模型 • 四、物理模型 • 五、实验步骤 • 六、实验结果 • 七、结果分析 • 八、存在的问题 • 九、主要参考文献