针对某1700冷轧平整机支持辊表面振纹问题进行了连续跟踪测试.在对平整机固有特性研究的基础上,通过对支持辊各个使用时期内振动信号的分析与比较,得到了平整机的振动特征以及振动与振纹之间的相互影响关系:在支持辊使用初期,平整机系统的振动以自激振动为主,振动频率为150Hz,在稳定轧制阶段工作辊对支持辊的相对运动形成支持辊表面振纹;在支持辊使用中后期,由振纹引起的强迫振动进一步加速了振纹的形成,系统的振动为强迫振动和自激振动共存.在对振纹形成过程认识的基础上提出了振纹抑制措施,即在轧件入口侧增加抑振辊或改变轧制速度

将支持向量机(SVM)和遗传算法(GA)集成应用到矿体品位插值问题中,利用遗传算法全局搜索的优势对支持向量机的三个关键参数——惩罚系数C、不敏感系数ε和核函数参数σ进行寻优,克服单纯支持向量机法中依靠经验确定参数的局限性.将优化参数代入到支持向量机中进行迭代训练,得到基于遗传算法参数优化的支持向量机(GA-SVM)矿体品位插值模型.以国内典型矿山的实际勘探数据为例,通过该品位插值模型计算结果与传统插值方法计算结果和矿山生产实际数据的对比分析,验证了其可行性和有效性

针对焊缝缺陷磁记忆检测中存在定量化反演难题,建立了基于改进的支持向量回归机定量反演模型.以预制不同尺寸未焊透和夹渣缺陷的Q235焊接试样为试验材料,进行磁记忆扫描检测发现:缺陷位置的磁记忆信号特征参数随尺寸变化而呈现一定的变化规律,但同时存在分散性和不确定性.鉴于磁记忆信号样本的有限性、分散性和非线性,首先将提取到的磁记忆特征参数进行归一化处理,引入支持向量回归机建立焊缝缺陷磁记忆定量反演模型,并进一步利用模拟退火算法对支持向量回归机参数进行优化,使目标函数达到全局最优而非局部最优.最后,考虑到由磁记忆信号逆向反推缺陷的三维尺寸,存在解的不确定性,为此在缺陷单维尺寸反演模型的基础上,通过构建多层结构的支持向量回归机进行多尺寸反演输出,建立了基于模拟退火支持向量回归机的焊缝缺陷磁记忆定量反演模型,结果表明:未焊透缺陷尺寸反演最大相对误差为7.96%,夹渣缺陷为4.97%,为焊缝缺陷的磁记忆反演与定量化评价提供一种新的思路

针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题，提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法。首先，研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响，进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法；其次，为增加粒子多样性及快速寻优，将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作，并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优。最后，分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入，研究表明采用深度特征优于手工特征。故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入，以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式。实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试，进一步为了验证所提算法的泛化能力，选取公开数据集LUNA16进行测试。实验结果表明，本文算法易于跳出局部最优解，提升了算法的学习能力与泛化能力，具有较优的分类性能

针对高炉故障诊断系统快速性和准确性的要求，提出基于全局优化最小二乘支持向量机的策略.首先，采用变尺度离散粒子群对最小二乘支持向量机的参数和故障特征的选取进行优化；然后，利用核主元分析法对选取的特征向量进行压缩整理；最后，构造了以Fisher线性判别率为标准的启发式纠错输出编码.仿真结果表明，通过对故障训练样本有意义地分割重组，用较少的最小二乘支持向量机分类器，得到较高的故障判断准确率且增强了整个系统的实时性

本章要点:(1)政府应用经济政策、法律资本市场、信息服务等对风险投资企业的支持;(2)投资银行、风险投资协会、评估机构、会计事务所、律师事务所、代理人和投资顾问、风险投资保险机构。 第一节政府在风险投资中的支持作用 一、政策支持 1、财政补贴

针对高炉炼铁过程的关键工艺指标——铁水硅含量[Si]难以直接在线检测且化验过程滞后的问题,提出一种基于稀疏化鲁棒最小二乘支持向量机(R-S-LS-SVR)与多目标遗传参数优化的铁水[Si]动态软测量建模方法.首先,针对标准最小二乘支持向量机(LS-SVR)的拉格朗日乘子与误差项成正比导致最终解缺少稀疏性的问题,提取样本数据在特征空间映射集的极大无关组来实现训练样本集的稀疏化,降低建模的计算复杂度;其次,标准最小二乘支持向量机的目标函数鲁棒性不足的问题将IGGⅢ加权函数引入稀疏化后的最小二乘支持向量机模型进行鲁棒性改进,得到鲁棒性较强的稀疏化鲁棒最小二乘支持向量机模型;最后,针对常规均方根误差评价模型性能的不足,提出从建模误差与估计趋势评价建模性能的多目标评价指标.在此基础上,利用非支配排序的带有精英策略的多目标遗传算法优化模型参数,从而获得具有最优参数的铁水[Si]在线软测量模型.工业实验及比较分析验证了所提方法的有效性和先进性

通过现场跟踪测试,分析了常规支持辊、常规工作辊和自主开发应用的VCR变接触支持辊和ASR非对称自补偿工作辊在服役期内的辊形变化特点,建立有限元模型分析了常规支持辊/工作辊、变接触支持辊VCR/常规工作辊和变接触支持辊VCR/非对称自补偿工作辊ASR三种代表性热轧辊形配置对硅钢热轧板形控制性能的影响.与常规辊形配置相比,VCR/ASR新辊形配置的辊缝凸度调节域提高12.79%,辊缝横向刚度提高25.30%,服役前期和后期辊间接触压力峰值分别下降40.23%和41.40%.VCR/ASR新辊形配置在武钢1700mm热连轧机连续稳定工业应用表明,无取向硅钢板形质量提高,轧制单位扩大,有效改善工作辊严重磨损对硅钢边降板形控制性能影响

传动零件必须借助其他零部件的支持才能传递运动与动力。这种起支持作用的零 部件称为支承零部件。支承零部件主要有轴和轴承

提出了一种基于对偶优化的核最小二乘(KPLS)方法,把KPLS用最小二乘支持向量机的形式表示.推导了KPLS对偶优化形式的公式,且使其具有最小二乘支持向量机的风格.在初始空间中构造优化问题,应用核技术在特征空间中解对偶问题,这种解与非线性的KPLS具有相似性.实验验证了这种方法的效果,表明了该方法的有效性和优越性