基于超平面法矢量的欠定盲混合矩阵估计

源信号稀疏性差时,基于源信号稀疏特性的欠定盲混合矩阵估计算法,通常先聚类求得混合矢量张成的超平面,然后估计混合矩阵。但此方法涉及运算量较大的超平面聚类,算法效率低。针对这一缺陷,提出了一种新的混合矩阵估计算法。先由所提出的基于梯度法的法矢量更新方法求得超平面法矢量的估计,然后求出混合矩阵。该方法不需要进行超平面聚类,大大降低了运算量,提高了混合矩阵估计效率。仿真结果证明了该方法的正确性和有效性。     

矿井变压器常见故障分析及保护电路设计

煤矿变电所主要包括地面变电站、井下中央变电所和采区变电所。采区变电所是井下设备供电的主要设备,一旦发生故障,将严重影响煤矿生产,甚至引发安全事故。对井下移动变电站典型故障进行分析,并根据故障特点,设计变压器保护电路,实现移动变压器在线监测与故障诊断。     

16300Nm^3／h制氧空压机控制方案的优化

针对16300Nm^3／h制氧空压机运行中出现的异常情况进行了认真分析,找到了异常情况的原因,并对空压机控制方案进行了相应的改进,取得了较好的效果。     

高炉液压开铁口机角度的调整实践

炉缸死铁层的无序加深,不利于死铁层侧壁和炉底的维护,也不利于铁口的维护.本文阐述了通过对开铁口机角度的调整,高炉出铁达到理想状态,确保了死铁层稳定在设计范围内,保证了炉缸具有足够的热量,为炉缸长期活跃稳定创造了有利条件.     

新钢4号铸机板坯传热离线模型开发

以新钢带轻压下技术的宽板坯铸机为研究对象,结合铸机工艺特点,建立了铸坯传热数学模型,并开发了工程化计算软件.     

多特征提取与深度学习关口计量装置异常事件识别方法

针对现有研究对关口计量装置定期检修会造成人力物力的浪费,以及通过指标赋权进行打分受人工干预较明显等不足,该文基于用户用电采集系统中的异常事件数据,提出一种多特征提取与深度学习相结合的关口计量装置异常事件识别的方法.通过分析不同计量异常事件反映出的数据异常形式,从不同维度提取14个特征,并将归一化后的特征作为深度学习模型...     

集散控制系统在小型空分控制上的应用

以浙江中控公司集散控制系统（DCS）组态软件AdvanTrolPro（V2．5）为例,介绍了DCS在小、型空分控制上的具体应用。     

BP神经网络的遗传优化及其应用研究

针对BP神经网络具有训练速度慢、容易陷入局部极小值的特点,在分析其训练算法本质的基础上,提出将遗传算法（GA）引入神经网络训练,优化神经网络的权值和闽值,充分发挥遗传算法的全局寻优能力和BP算法的局部搜索优势,形成了一种新的GA—BP神经网络．应用实例仿真结果表明,GA—BP神经网络具有全局搜索、快速收敛的特点,建立的模型具有较高的预测精度和良好的泛化能力．     

基于约束NMF的欠定盲信号分离算法*

提出一种约束非负矩阵分解方法用于解决欠定盲信号分离问题。非负矩阵分解直接用于求解欠定盲信号分离时,分解结果不唯一,无法正确分离源信号。本文在基本非负矩阵分解算法基础上,对分解得到的混合矩阵施加行列式约束,保证分解结果的唯一性;对分解得到的源信号同时施加稀疏性约束和最小相关约束,实现混合信号的唯一分解,提高源信号分离性能。仿真实验证明了本文算法的有效性。     

基于行列式和稀疏性约束的NMF的欠定盲分离方法

非负矩阵分解（NMF）要求分解得到的左矩阵为列满秩,这限制了它在欠定盲分离（UBSS）中的应用。针对此问题,提出基于带行列式和稀疏性约束的NMF的欠定盲分离算法——DSNMF。该算法在基本NMF的基础上,对NMF得到的左矩阵进行行列式准则约束,对右矩阵进行稀疏性约束,平衡了重构误差、混合矩阵的唯一性以及分离信号的稀疏特性,实现了对混合矩阵和源信号的欠定盲分离。仿真结果表明,在源信号稀疏性较好和较差两种情况下,DSNMF都能取得良好的分离效果。