十二种造气炉况调节控制方法（上）

从可监测三处温度入手,分析了十二种造气炉温度情况的操作,控制,工艺调节方法。为造气工艺调节人员及微机调优程序提供思路。     

#br#耦合样本先验分布信息的加权极限学习机

极限学习机广泛用于分类、聚类、回归等任务中,但在处理类不平衡分类问题时,前人未充分考虑样本先验分布信息对分类性能的影响。针对此问题,本文提出耦合样本先验分布信息的加权极限学习机（Coupling sample Prior distribution Weighted Extreme Learning Machine,CPWELM）算法。该算法基于加权极限学习机,充分探讨不同分布样本点的重要程度,以此构造代价矩阵,进而提升分类器性能。本文通过12个不平衡数据集,对CPWELM算法的可行性及有效性进行了验证。结果表明,相比同类其他算法,CPWELM算法的性能更优。     

造气系统安全设计及改造

1微机信号及联锁 1．1风阀与下行煤气阀的联锁 （1）风阀与下行煤气阀的重要性。当风阀由于电磁阀卡住以及阀体自身故障卡住或落不到位时,在下吹阶段将会有大量高温煤气与空气接触,引起炉底爆炸事故;当下行煤气阀由于故障卡住或落不到位时,在吹风阶段,大量空气走短路直接顺着下行煤气阀进入煤气系统,大量氧气进人所带来的后果将更可怕。所以风阀与下行煤气阀的联锁设计非常必要。     

移动分组核心网向EPC演进实施探讨

文章介绍了移动核心网分组域演进目标EPC(演进的分组核心网)的网络架构及功能,结合网络现状提出移动分组域网络演进实施需要关注的问题,重点分析了统一数据库功能、动态策略控制功能的实现方案并给出了建议,讨论了EPC网元引入和部署的实施方式。     

基于样本选择的启发式属性约简方法研究

属性约简是粗糙集理论的核心研究内容之一。借鉴于贪心策略的启发式算法是求解约简的一种有效技术手段。传统的启发式算法使用了决策系统中的所有样本,但实际上每个样本对约简的贡献程度是不同的,这在一定程度上增加了启发式算法的时间消耗。为解决这一问题,提出了一种基于样本选择的启发式算法,该算法主要分为3步:首先从样本集中挑选出重要的样本;然后利用选取出的样本构建新的决策系统;最后利用启发式算法求解约简。实验结果表明,新算法能够有效地减少约简的求解时间。     

基于LabVIEW的调频连续波雷达频率测量算法

提出了一种基于LabVIEw的频率测量算法，给出了框图程序。该算法将快速傅里叶变换与频谱校正理论相结合，完善了LabVIEW的信号处理功能。可应用于调频连续波雷达进行频率测量，能有效地减小测频误差，提高距离分辨率。     

同步算法自动设计的研究

该文针对复杂的算法分析和程序设计能够给予严格的理论证明这一理论界研究的热点问题,利用前趋图这一工具,把网络中或计算机中复杂信息传递的同步操作简单化和自动化,并从理论上保证其算法分析和程序设计的正确性。     

PbCl2—NaCl—BaCl2三元熔盐的混合焓

用SETARAM量热计测量了873K时富PbCl_2区域PbCl_2-NaCl-Bacl_2三元熔盐的混合焓。结果表明,PbCl_2活度相等的液态亚二元系PbCl_2-NaCl和PbCl_2-BaCl_2之间的摩尔混合焓近似地等于零,即近似地符合偏理想溶液模型。     

数字化仪表中图形反走样算法的研究与实现

现代飞机座舱显示系统中数字化仪表通过各种图形向驾驶员提供信息,但常规画线函数、画弧函数绘制的图形都存在十分明显的锯齿现象,在显示屏分辨率一定的条件下,从软件算法上进行研究,根据飞机座舱显示的实际需求,兼顾绘制速度与线宽要求,提出了一套实用的直线、弧线反走样算法,并给出了基于Bresenhm画线法和中点画圆法的具体反走样实现过程.     

基于相关性分析的微阵列数据集成分类研究

基于微阵列数据的肿瘤诊断方法有望在不久的将来成为临床医学上一种快速且有效的分子层肿瘤诊断方法,但由于微阵列数据存在高维小样本的特点,因而对传统的分类方法提出了挑战,为此研究人员开始关注于性能更好的集成分类算法.针对现有的微阵列数据集成分类算法分类精度不高、计算量过大等问题,提出了一种基于相关性分析的微阵列数据集成分类算法.该算法可以通过计算训练子集间的相关性挑选出差异度最大的一组子集来进行训练,有效地增强了集成中的多样性.应用支持向量机作为基分类器,在急性白血病与结肠癌数据集上的实验结果表明了所提算法的有效性和可行性.同时,测试了算法在不同参数设置下的性能,测试结果为合理的参数设置提供了参考依据.