国家高技术研究发展计划(2009AA04Z136)
- 作品数：8 被引量：32H指数：3
- 相关作者：吴斌王慧王京何飞东昱晓更多>>
- 相关机构：北京科技大学北京邮电大学中国人民公安大学更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划国家自然科学基金中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术金属学及工艺电子电信理学更多>>
- 一种多函数间的递归消除方法被引量：1
- 2012年
- 为解决多函数间互相调用的递归问题,提出一种多函数间的递归消除方法。使用人工栈拆除函数间的互相调用,把递归限制在单个函数内,通过一门多锁法解决单个函数内多处出现递归的问题,研究递归消除深度对程序性能的影响。对占优树的递归消除实验表明,该方法可以解决多函数间的递归问题,且其时间效率是递归消除前的2倍。
- 潘欣石川
- 基于多输入层遗传神经网络的热轧产品性能预测被引量：3
- 2012年
- 根据热轧产品加工流程的多阶段特点,建立了高维多输入层遗传神经网络机械性能预报模型。该模型根据工艺流程发生顺序在前馈人工神经网络的某些隐含层上增添了输入节点,能够更好地模拟热连轧生产过程。同时,为避免标准BP(Back propagation)算法陷入局部极值点,采用了遗传算法对神经网络权值和阈值进行全局预处理,再利用标准BP算法进行训练,使两者优缺点相互补偿,从而得到全局最优解。最后,利用某钢铁企业的热轧产品实际生产数据对模型进行测试,预测结果满足偏差要求,且与经典BP神经网络及径向基函数神经网络相比较,具有更高的精度和稳定性。
- 吕志民隋筱玥
- 关键词：热轧遗传算法神经网络
- 一种基于西门子TDC控制器的快速数据采集软件
- 本文介绍了使用C语言开发的能够通过以太网络实现快速数据采集的简单数据采集软件。它能实时采集SIMATIC TDC控制器每个CPU中的关键数据并形成数据文件,再通过MATLAB以曲线形式显示和查看。能够满足现场调试和生产维...
- 宗胜悦郭强吕志民
- 关键词：数据采集热连轧MATLAB
- 文献传递
- 基于西门子Simatic TDC控制器的模拟轧制功能的实现
- 介绍一套用C语言开发的模拟轧制应用程序,此程序可以运行于西门子SimaticTDC系统环境下,实现热连轧生产线的模拟轧制。该程序已经成功应用于国内多条热连轧生产线,为冷试阶段的测试工作提供了方便,最大限度地减少了热试风险...
- 宗胜悦郭强吕志民
- 关键词：热连轧
- 文献传递
- 基于区分矩阵的属性约简算法改进策略被引量：4
- 2011年
- 针对大容量数据表构造的区分矩阵过于庞大致使属性约简算法效率低的问题,引入置信度和支持度,提取大型数据库中的高概率事件,重新构造决策数据表,并在构造区分矩阵过程中剔除重复项和包含项,结果使得比较次数减少、存储空间节省、约简效率提高。
- 王慧王京张彩云
- 关键词：决策表区分矩阵属性约简
- 基于流形距离的生产状态聚类分析被引量：1
- 2011年
- 现代生产中的大量生产数据蕴藏着丰富的生产过程和质量信息,通过聚类分析可以了解生产状态,进行生产故障诊断或有针对性的质量检测,而经常使用的相似性的度量欧式距离只能反映数据空间分布为球形或超球形的结构特性。难以刻画复杂数据分布特性,将流形距离引入到生产过程状态的聚类分析中,利用标准数据、田纳西—伊斯曼过程和热轧带钢实际生产过程数据对方法的有效性进行验证,进而可以更加有效地了解生产过程的状态。
- 何飞梁治国王晓晨马粹
- 关键词：流形距离聚类分析
- 等价划分与蚁群优化的属性约简改进策略被引量：2
- 2011年
- 为降低经典信息熵属性约简算法的时间复杂度,在论证信息熵属性约简与论域划分细化约简等价的基础上,提出将蚁群并行优化处理机制引入划分细化约简过程,在蚁群搜索过程中使用体现属性约简特点的状态转移和信息素更新策略.通过复杂性分析和实例验证,新算法可有效避免蚁群搜索的盲目性,并在较小迭代规模下快速获得约简集,更适于大容量数据表的处理.
- 王慧王京
- 关键词：数据挖掘蚁群优化属性约简
- 基于节点相似性的链接预测被引量：18
- 2011年
- 链接预测是图数据挖掘中的一个重要问题。它是通过已知的网络结构等信息预测和估计尚未链接的两个节点存在链接的可能性。目前大部分基于节点相似性的链接预测算法只考虑共同邻居节点的个体特征,针对目前预测算法对共同邻居节点间相互关系的考虑不足,提出了一种新算法:节点引力指数算法。该算法在保持低时间复杂度的同时,提高了预测的准确率。通过多个现实网络实验证实了算法的预测效果。
- 东昱晓柯庆吴斌
- 关键词：复杂网络数据挖掘链接预测节点相似度
- 基于径向基函数神经网络的热轧产品性能预测被引量：3
- 2010年
- 针对热连轧带钢生产过程中钢材内部一系列复杂的相变与物理变化以及涉及到的海量数据,可利用数据挖掘基本方法建立模型,提取规则,实现热连轧带钢生产的性能预测与评价功能。本文使用径向基函数神经网络建立模型,实现热轧产品性能预测。径向基函数神经网络在逼近能力、学习速度等方面都优于传统BP神经网络,本文将根据二者网络结构说明径向基函数神经网络的优越性。
- 马文博吴斌朱天杨娟
- 关键词：热连轧带钢径向基函数神经网络BP神经网络
- 基于核主成分分析的热轧带钢头部拉窄分析被引量：1
- 2012年
- 将核主成分分析方法引入热轧生产过程的监控与诊断中,根据平方预测误差统计量进行生产过程监控,然后利用数据重构和优化的邻域选取策略相结合的方法求出各工艺参数对平方预测误差统计量的作用,分析引起过程异常的主要工艺参数,最后利用仿真和热轧带钢实际生产数据进行实验.结果表明:基于核主成分分析的平方预测误差统计量能较准确诊断过程的异常,并可以找出引起异常的原因,为调整生产过程提供方法支撑,防止次品的出现.
- 何飞徐金梧阳建宏黎敏
- 关键词：热轧带钢主成分分析数据分析
