以中央地方共建为契机建立生物信息综合实验平台

结合中央与地方共建特色实验室项目,以应用生物的理论和方法技术研究生物等问题为切入点,在将生物信息学院实验室提升为具有产学研一体化功能、特色鲜明的现代化生物信息实验教学中心方面进行了研究与实践,取得了阶段性成果。     

连续碳酸化分解过程操作参数优化

分解率梯度是铝酸钠溶液碳酸化分解过程中的重要工艺指标．对产品质量和产量有直接的影响,必须对操作参数进行优化设定,保证分解率梯度达到要求。在深入分析碳分过程机理的基础上,基于现场检测数据,综合考虑影响分解率的因素,应用主成分分析法（PCA）对影响因素进行降维处理,采用神经Y网络建立了分解率梯度模型,提高了模型的精度和泛化能力。通过调整影响分解率的操作参数．使中间槽分解率满足约束范围,末槽分解率达到最大值。采用遗传算法获取操作参数的优化设定值。     

基于线性矩阵不等式的不确定关联系统的分散鲁棒镇定

应用线性矩阵不等式（LMI）方法研究不确定性关联大系统的分散便棒镇定问题。系统中不稳定项具有数值界,可不满足匹配条件。基于不确定项的表达形式,给出了其可分散状态反馈镇定的充分条件,即一组LMIs有解。在此基础上,通过求第一凸优化问题,提出了具有较小反馈增益的分散稳定化状态反馈控制律的设计方法。仿真示例说明了该方法的有效性和优越性。     

时滞大系统分散鲁棒跟踪控制器设计: LMI 方法

针对一类满足匹配条件的不确定性关联时滞系统,导出了分散鲁棒输出跟踪控制器存在的充分条件。基于不确定项的表达形式,给出了存在分散鲁棒跟踪控制器的线性矩阵不等式（LMI）条件。通过建立求解受LMIs约束的凸优化问题,提出了具有较小反馈增益LMI设计方法,使受控系统渐近跟踪给定的参考输入。仿真示例说明了该方法的应用。     

Intelligent prediction model of matte grade in copper flash smelting process

Due to the importance of detecting the matte grade in the copper flash smelting process, the mechanism model was established according to the multi-phase and multi-component mathematic model. Meanwhile this procedure was a complicated production process with characteristics of large time delay, nonlinearity and so on. A fuzzy neural network model was set up through a great deal of production data. Besides a novel constrained gradient descent algorithm used to update the parameters was put forward to improve the parameters learning efficiency. Ultimately the self-adaptive combination technology was adopted to paralleled integrate two models in order to obtain the prediction model of the matte grade. Industrial data validation shows that the intelligently integrated model is more precise than a single model. It can not only predict the matte grade exactly but also provide optimal control of the copper flash smelting process with potent guidance.     

状态多重时滞大系统时滞相关分散鲁棒镇定

考虑状态多重时滞大系统的稳定性问题,依赖系统最大时滞界,给出了其可分散状态反馈镇定的时滞相关鲁棒稳定的充分条件.应用Lyapunov-Krasovsii泛函和LMI方法及积分不等式方法,研究其分散鲁棒稳定化的鲁棒控制器设计问题,在此基础上,通过求解一凸优化问题,提出了具有较小反馈增益的分散稳定化状态反馈控制器的设计方法.通过仿真验证了该方法的有效性.     

针对不同专业及层次学生生物化学教学的探讨

根据培养目标和教学大纲要求,针对不同专业及层次的学生,适当调整生物化学教学计划和教学内容,改进实验教学,激发学生学习兴趣,以提高教学效果。     

针铁矿法沉铁过程亚铁离子浓度预测

针对针铁矿法沉铁过程出口亚铁离子浓度离线化验获得,存在很大滞后性,难以实现沉铁过程实时控制的问题,研究反应器出口亚铁离子浓度在线预测方法.本文在分析沉铁过程化学反应机理的基础上,考虑铜离子对反应过程的影响,结合连续搅拌反应器（Continuous stirred tank reactor,CSTR）特性,建立了针铁矿法沉铁过程的机理模型,并提出了基于信息交换的双粒子群搜索算法（Double particle swarm optimization,DPSO）优化选择机理模型的参数,构建基于最小二乘支持向量机（Least squares support vector machine,LS-SVM）的机理模型输出误差的补偿模型,采用并联补集成方式建立了亚铁离子浓度的集成预测模型.工业现场数据验证了所建模型能有效地反映亚铁离子浓度的变化趋势,为针铁矿法沉铁过程的优化控制奠定了基础.     

局部颜色特征与工艺参数融合的铜浮选入矿类型识别

针对铜浮选过程中矿源变化频繁而造成的浮选工况难以识别、生产过程不稳定等问题,在分析铜浮选流程特点的基础上,提出了一种局部颜色特征与关键工艺参数融合的铜浮选入矿类型识别方法.首先采用多元图像处理方法提取泡沫图像局部颜色特征,然后采用混合滤波、时间配准算法将其与关键工艺参数进行数据融合,最后用融合后的混合特征进行模糊聚类,得到隶属度矩阵和聚类中心.工业数据仿真结果验证了本文所提方法的有效性.     

铜转炉吹炼终点预报模型研究*

铜转炉吹炼终点预报是转炉生产的一个重要环节,直接影响转炉的生产效益.其吹炼工艺相当复杂,影响生产因素众多且因素之间相互耦合,使得用来预测吹炼终点的模型极其复杂.针对这个问题,利用主元分析法将影响因素重组,在此基础上,提出一种基于遗传算法的Elman神经网络模型对铜转炉吹炼终点进行预测.仿真结果表明,建立的预报模型具有较高的自学习及泛化能力,预报结果具有较高的精度.