国家高技术研究发展计划(2006AA060205)
- 作品数:5 被引量:17H指数:3
- 相关作者:梁栋华张国英沙芸于飞赵建军更多>>
- 相关机构:北京矿冶研究总院北京石油化工学院江西铜业集团公司更多>>
- 发文基金:国家高技术研究发展计划北京市教委资助项目更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术矿业工程更多>>
- BFIPS—Ⅰ型浮选泡沫图像处理系统的应用与研究被引量:8
- 2011年
- 结合在大山选矿厂的具体应用,从系统方案、软硬件平台、模型建立等方面详细分析介绍了BFIPS—Ⅰ型浮选泡沫图像处理系统。系统可以准确快速提供泡沫图像的特征参数并建立数学模型,并使得模型预测的精矿品位值与实验室化验值的平均相对误差小于10%,最终得到成功应用。
- 梁栋华于飞赵建军李传伟
- 关键词:浮选工艺泡沫图像
- 基于浮选泡沫图像特征参数的应用研究被引量:6
- 2011年
- 基于泡沫图像分析仪在大山选厂的具体应用,研究浮选泡沫的物理意义以及获取的浮选泡沫图像具体特征参数,提取100个矿浆样以及相对应的泡沫图像样,建立两者的数学模型,用该模型对铜精矿品位进行实时预测,有效地指导了现场的实际生产操作。
- 汪中伟梁栋华
- 关键词:浮选泡沫特征参数
- 基于约束的粒子群聚类算法被引量:2
- 2007年
- 提出了一种基于约束的粒子群聚类算法CCPSO,该算法利用粒子群的特性在数据集中有指导地随机搜索聚类中心向量, 在较少的迭代次数内确定类别数.各样本与其类别中心的均方误差作为粒子群优化的目标函数,数据集的边界作为粒子群移动的约束条件,对约束违反分情况进行惩罚.基于数据集的方差和模糊高斯函数将样本到其类别中心的距离进行模糊映射,归一化到[0,1]区间,以降低不平衡数据集的影响.聚类iris数据集和Reuters-21578文档集以验证算法的有效性,并与k-means算法进行了对照实验,在大规模数据聚类时有明显优势.
- 张国英沙芸
- 关键词:粒子群优化算法聚类惩罚函数
- BFIPS-Ⅱ泡沫图像分析仪软件系统的设计与实现被引量:3
- 2011年
- 基于BFIPS-Ⅱ泡沫图像分析仪的开发与应用,介绍了泡沫图像分析仪软件系统的系统架构、系统平台、系统功能,以及在系统平台下应用实现的关键技术。系统平台可以实时处理未压缩的泡沫图像视频流,计算泡沫图像的特征参数,建立特征参数与精矿品位的数学模型。
- 梁栋华
- 关键词:泡沫图像软件设计特征参数
- 基于约束惩罚的群体智能聚类算法
- 本文提出了一种基于约束惩罚的群体智能文本聚类算法PCSI,该聚类算法不必穷尽搜索样本集,利用粒子群算法的特性在数据集中有指导地随机搜索聚类中心向量,能够以较小的计算代价确定样本集的类别数。该算法约束优化过程的罚函数为两部...
- 张国英周俊武沙芸
- 关键词:粒子群算法文本聚类自适应罚函数
- 文献传递
- 基于词汇图的搜索结果聚类算法
- 2007年
- 将查询结果根据其内容进行聚类是提高搜索引擎服务质量的关键技术之一.搜索结果聚类时只能从文档标题和文档片段中抽取有限信息,传统聚类方法难以准确计算其相似度.提出了一种基于词汇图的搜索结果聚类算法,以词作为聚类的核心依据,定义了以词为顶点、文档为词的属性、词间相关度为边的词汇图,并以词汇图为依据进行文档类别划分.充分利用了词间的关联信息,增强了同义词的扩展能力,划分后即可确定类别名.实验结果表明,进行搜索结果聚类时与传统算法相比质量上有所提高.
- 沙芸张国英
- 关键词:搜索结果聚类同义词文档相似度