针对传统基于BP神经网络建立的连铸坯质量预测模型训练速度慢、适应能力弱、预测精度低等问题,本文提出一种基于极限学习机的连铸坯质量预测方法,对方大特钢60Si2Mn连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷进行预测,并与BP和遗传算法优化BP神经网络预测模型的预测结果进行分析对比.结果表明:BP及GA-BP神经网络预测模型对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为50%、57.5%、70%和72.5%;而基于极限学习机的连铸坯预测模型预测准确率更高,对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为85%和82.5%,且该模型具有极快的运算时间,仅需0.1 s.该模型可对连铸坯质量进行迅速准确地分析,为连铸坯质量预测的在线应用提供了一种新的方法

根据钢铁工业逆向供应链流程,分析了钢铁工业逆向供应链及其服务的基本定义和三个服务主体的特征.在此基础上,构建了一种二层级三维度钢铁工业逆向供应链服务过程模型.在服务抽象维、服务组织与协同运作维、服务网络跨级控制与服务增值维等三个维度构成的空间里,完成由服务方案匹配与决策实现的三阶段构成的第一级服务响应以及由服务功能实现的两阶段构成的第二级服务响应过程.探讨了服务过程实现中的服务模块化、服务知识获取与共享、服务模块智能匹配等关键技术.以某钢铁企业废钢逆向供应服务为实际应用案例,验证了模型的可行性

第1章 多媒体通信技术概论 第2章 多媒体信息编码 第3章 多媒体通信同步 第4章 多媒体通信网络环境 第5章 多媒体通信用户接入 第6章 多媒体通信协议 第7章 多媒体通信服务质量与管理 第8章 分布式多媒体应用

运用运筹学中图论及多目标优化的理论和方法建立应急救援物资车辆最佳运输路线的选择模型，并基于启发式算法求解该模型.从静态网络应急物资车辆运输路线的双目标优化问题入手，设计适合本文模型的算法，并将之推广至含有三个及三个以上优化目标的路线选择问题.引入时间扩展图的概念，将动态网络中的最佳运输路线问题转化为静态网络中的路径选择问题.算法实质是通过构造辅助决策函数实现Dijstra算法的调用，并在辅助函数构成的搜索空间上寻找最优解，是一种快速的、近似的算法.利用随机路网和真实路网测试本文算法，测试结果与本文的理论分析一致，证明本文算法在应急救援物资车辆运输路线的多目标优化问题中可行且有较好的应用效果

办公自动化（Office Automation，简称OA）是 一门综合了网络、多媒体等技术的 新型综合学 科。本章将主要介绍与办公自动化技术有关的基 本概念以及办公自动化技术的发展历程，同时对 本教材学习的重点—办公自动化应用软件 Microsoft Office 2000中文版 进行简要的介绍

最小距离法是一种应用非常广泛的状态识别算法,但其在使用过程中要求待识别样本必须符合类内距离较小、类间距离较大这一前提条件,否则将会造成识别错误.针对最小距离法存在的问题,提出了一种基于人工神经网络的改进最小距离法,并将该方法应用于加热炉工况的状态识别.结果表明,该方法具有识别速度快、识别率高的优点,完全能够满足工业生产过程的需要

提出了一种在抗癌免疫监视下的肿瘤生长细胞神经网络(GISAC CNN)模型.用具有3个端口4个态变量CNN的解析判别法研究了GUSAC CNN的分歧图.数值模拟了癌细胞扩散和清除过程.研究结果似乎表明:效应细胞对癌细胞的清除起着至关重要作用,细胞组织中存在免疫缺陷,可能导致癌细胞的转移与扩散

把可拓学中定量化描述解决矛盾问题过程的工具——关联函数——引入到电弧炉可拓专家系统中,用以解决电炉出钢前钢水成分不合格的矛盾问题.电弧炉终点目标神经网络预报模型作为可拓专家系统评价机构的基础.终点预报模型用混合遗传算法训练,达到了较高的预报精度.仿真结果表明电炉可拓专家系统可以指导技术人员进行更合理的炼钢操作

热轧钢材的淬火冷却是改善钢材质量和性能的重要措施,淬火过程的核心就是控制钢板的冷却速度.针对传统的淬火控冷模型的固有缺陷,为了满足扩展钢种、规格及淬火温度高精度的要求,利用神经网络技术建立了神经网络淬火控冷温度预报模型,该模型与回归数学模型相结合,完成淬火控冷现场控制.应用结果证明,该综合模型极大地提高了钢板淬火冷却的控制精度,提高了产品的成材率

提出一种改进的最大互信息(MMI)准则函数并把它应用于隐马尔可夫模型(HMM)的参数估计,重新推导了HMM的迭代公式.该准则函数相对于原来准则函数定义更为合理,能有效利用训练样本集中的鉴别信息,使得训练数据得到充分利用,提高了HMM的性能.把这种改进的HMM算法应用于面部表情识别,利用改进的光流算法提取面部表情特征向量序列,并利用改进HMM算法和BP神经网络构建了面部表情混合分类器.实验结果表明了该方法能有效提高面部表情识别率,有效解决HMM参数估计问题