ELMs和SVMs在多分类问题上的泛化性能比较

多分类问题是机器学习、数据挖掘领域的重要研究内容。在文本分类、语音识别、图像识别、基因检测等方面有广泛的应用。通过在UCI数据集对极限学习机算法ELMs(ELM,KELM)和支持向量机算法SVMs(SVM,LSSVM)在多分类问题上的表现进行详细比较,得出以下结论:ELMs相较于SVM在多分类问题上有更高的分类准确率,而且随着分类数目的增加,ELMs的泛化能力相较于SVM提高越多,但是ELMs对于LSSVM并没有得到上述结论;ELMs相较于SVMs对数据的类别数目不敏感,分类准确率随类别数目增加下降不明显;ELMs相较于SVMs在多分类问题上所需计算代价更小,且拥有更快的学习和训练速度,适用于多分类问题。     

一种用于电力终端的BDS定位漂移校正算法

文中提出了一种用于电力终端的北斗系统(BDS)静态定位漂移的校正算法,并进行了实验验证。文中首先简要介绍了定位原理和精密单点定位(PPP),分析了影响定位和定位漂移的误差源;然后,根据经验设定了一些阈值判断电力终端状态,提出了一种移动平均校正算法,以减少后期建模误差,随后通过微处理器实现该算法;最后,通过实验验证了该算法的可行性。     

基于(火用)效率目标的环冷机余热回收系统操作参数优化

摘要：针对烧结环冷机余热回收利用率不高的难题，采用分析法建立了评价某钢铁厂烧结环冷机余热回收系统运行效率的效率模型。基于多孔介质模型、局部非热平衡方程、真实气体SRK方程建立环冷机内气固两相换热模型。通过CFD仿真模拟，探究料层高度、循环风机输入烟气温度、烧结矿底部入口风速三项可控环冷机运行工艺参数对系统效率的影响规律。结果表明，料层厚度在1～1.5 m区间每增加0.1 m，效率增加0.8%～1.1%；循环风温在100～140℃之间每增加10℃，效率增加1.4%～1.5%；烧结矿底部入口风速在0.9～1.9 m/s之间每增加0.1 m/s，效率降低0.18%～0.24%。在此基础上，基于工业运行数据建立效率正交试验优化模型，提高了该余热回收系统3.42%的效率。     

数字规划信息系统浅析

回顾了数字规划建设的发展历程,从数字规划和GIS的概念出发,详细解析了临汾市数字规划建设项目的数据库和应用系统建设的情况,规划管理部门的工作质效得以提升,最后总结了建设过程中的一些经验。     

汽水分离再热器波形板分离元件试验验证

在压水堆核电机组汽水分离再热器（MSR）的实际运行工况下验证饱和湿蒸汽通过波形板分离元件时的分离特性和压降特性。采用大型热工-水力试验台架提供满足要求的饱和湿蒸汽，获得该湿蒸汽流经试验件的压降和残余湿度，结果表明:该MSR波形板试验件的二次携带临界流速较高，在入口蒸汽干度不大于86%且入口速度低于临界流速时，其残余湿度不大于0.1%，分离效率在99%以上，压降不大于7 kPa，满足出口蒸汽干度不小于99%、分离模型压降不大于14 kPa的设计要求，具有良好的分离和压降特性。