神经网络模糊规则抽取及其应用

从功能的观点出发,提出了一种基于粒子群优化算法的神经网络模糊规则抽取方法。该方法利用所要抽取模糊规则的表达形式,设计了规则的粒子三段表示方式,在粒子群算法优化过程中,采用两种更新方法,即离散化方法和连续化方法。该方法不依赖于具体的网络结构和训练算法,可以方便地应用于各种回归型神经网络。仿真实验表明,该方法可以抽取出保真度较高的符号规则。在实际应用中,采用模糊规则抽取算法,从丙烯腈反应器软测量模型中所得到的规则,提供了一种参数调节的指导性策略。     

一个基于数据库的Web Cache的设计与实现

介绍了一个基于数据库的Web Cache的设计与实现，构架于Jigsaw Web服务器运行环境，缓存的数据用数据库系统管理，使用UML描述了分析和设计过程。对方案的性能进行了分析，并与文件系统管理缓存数据的实现方案进行了比较，最后介绍了该方案的一个扩展应用。     

共享信息素矩阵:一种新的并行ACO方法

提出并实现了一种新的蚁群优化(ACO)并行化策略SHOP(Sharing one pheromone matrix). 主要思想是基于多蚁群在解的构造过程和信息素更新过程中共享同一个信息素矩阵. 以ACS和MMAS的SHOP并行实现为例, 简要描述了SHOP 设计思想和实现过程, 尝试了ACS和MMAS并行混合. 以对称TSP测试集为对象, 将SHOP的实现与相应串行算法在相同计算环境下的实验结果比较, 以及与现有的并行实现进行比较, 结果表明SHOP并行策略相对于串行ACO及现有的并行策略具有一定的优势.     

一种基于折叠模式识别的蛋白质结构片段库构建方法

片段组装方法是从头预测蛋白质三维结构的一类重要方法.现有的基于序列相似的片段库质量限制了低同源目标的预测精度,所以寻找与天然结构更加拟合的已知蛋白质结构片段来构建高质量的片段库是片段组装方法的一项重要任务.本文利用SCOP数据库中的三维结构相似性,对SCOP的折叠模式进行预测,提取预测出的相同折叠模式的已知蛋白质结构的信息,生成保存残基信息的数据库(Vall库).然后将目标蛋白质序列分割成的残基片段与Vall库进行综合评价后生成一种新的片段库,该片段库可以用于一个骨架预测并行蚁群算法.将本文方法与蛋白质结构预测程序RosettaAbinitio的基于序列的片段库进行了比较,实验结果表明采用本文方法的片段库可以找到更接近天然构象的蛋白质结构.     

基于蛋白质进化配对的残基间距离约束挖掘方法

蛋白质的进化配对是指在进化过程中残基对之间形成的相对稳定的相互作用。基于已被发现的进化配对,采用机器学习的分类技术,将其转换成残基对之间的距离约束,从而将一种定性的残基对之间的相互作用挖掘为定量的距离约束,这为蛋白质的结构预测提供了新的指导。     

基于SIFT特征提取的单目视觉里程计在导航系统中的实现

设计一个基于SIFT(Scale Inviriant Feature Transform)特征提取的单目视觉里程计用于导航系统中,有效克服传统里程计车轮打滑等情况下的偏差问题,并提供传统里程计无法测量的航向信息.实现过程采用单个像机,利用SIFT特征点尺度及旋转不变的性质精确匹配图像序列中的投影点,并根据坐标变换来测定车辆的移动距离和旋转角度. 实验中安装要求和实现都相对简单,其结果表明可达到较高的测量精度.     

双进双出钢球磨煤机的调试

介绍了双进双出磨煤机的优点与技术特点，以及调试中对装球量、料位控制系统、辅助风挡板特性等方面的改进。同时阐述了双进双出磨煤机启动、料位建立与给煤自动、出力、煤料细度运行特点。     

罩式退火炉翻卷机的优化改造

莱钢集团板带厂冷轧薄板罩式退火炉开车期间,翻卷机立卷受卷台架卷芯支撑平台与行车夹钳干涉,导致生产效率低。经过检查并结合历史数据分析,进行翻卷机的优化改造,有效的解决这一问题。     

鞍钢焦炉煤气存有沉积物的管道拆除方法研究

焦炉煤气管道在长时间输送煤气过程中,不断有这些沉积物积累在管道内壁上,使管道有效内径逐渐缩小,降低管道的煤气输送能力,严重时会发生管道堵塞现象。焦炉煤气是易燃、易爆的有毒气体,拆除废弃的焦炉煤气管道如措施不当很容易发生着火事故。文章主要介绍常年沉积物的焦炉煤气管道拆除方法。