燃煤含硫量对高参数机组锅炉选型的影响

针对燃煤特性(主要是含硫量)对锅炉参数选择可能带来的影响,以美国B&W公司对各种钢材的年腐蚀量试验数据为依据,对高参数机组所能适用的燃煤含硫量进行了分析,指出对国内电厂燃煤含硫量超过2%以上机组不适宜采用超(超)临界机组。     

大规模BurstMode异步控制电路分解与综合

对于现有的Burst Mode异步控制电路综合方法而言,由于在状态归约与赋值阶段需要进行完备的状态空间搜索,面临状态空间爆炸问题,因此仅仅适用于中小规模控制电路.为了提高电路的综合规模,使得Burst Mode异步控制电路走向实用化,提出了一种新的大规模Burst Mode异步控制电路的综合方法:利用Burst Mode状态机所对应有向图的有向回路集合对状态机进行分解,得到相互独立的子状态机;对各子状态机进行调整,采用请求/应答信号实现相应子状态机之间的四段握手通信;设计接口状态机解决相应子状态机之间的仲裁问题.通过实例比较可知,该方法可以大幅度地提高综合规模,降低综合复杂度,减少综合时间.     

结合二进制PSO的SVM在园林评价中的应用

根据支持向量机算法的原理,建立基于支持向量机的园林设计评价模型,通过引入二进制微粒群算法对影响园林设计的特征参数进行选择,解决了大量无关或冗余特征所造成的"维数灾难"和降低分类器性能的问题,利用SVM多类分类器实现了对园林设计的评价。实例分析表明,该方法提高了园林设计评价的准确性和可靠性。     

基于QoS的网格错误处理服务选择模型

在检测到错误发生的情况下,错误管理服务如何针对实际的不同网格应用程序,选择恰当的错误处理服务,是保证可靠网格容错能力的一个关键问题.针对网格计算环境下的错误处理需求,提出一种基于服务质量QoS的错误处理服务选择模型.在分析网格错误处理的相关背景及需求基础上,给出几种常用错误处理技术的形式化定义,提出相应的服务质量标准;将基于QoS的错误处理服务选择问题抽象为多属性决策问题,建立相应的决策模型.     

Intra Web XI内IPM各种标签应用详解

详细介绍了IPM内部标签的定义,在用Intra Web XI开发网站时能灵活组织网站内容.     

基于SVM的特征筛选方法及其若干应用

对于拟合问题，传统的模式识别特征筛选方法以各特征量对训练数据拟合能力的贡献为取舍标准，未考虑经验风险最小化和结构风险最小化间的差别，不能获得预报能力最强的特征筛选结果。为此我们提出了结合支持向量回归法与留一法的特征筛选新算法，并将它试用于镍氢电池材料和氧化铝溶出率两套实验数据集的特征筛选。     

二维EMD分解的数字图像压缩

二维EMD为图像处理提供了一个强有力的工具。图像进行EMD分解后,将会得到一系列的IMF和图像残差。由于分解出来的第一层IMF包含了图像的细节部分,笼统地对其进行压缩会造成图像高频部分损失,压缩图像质量不高。针对这种情况,将第一层IMF与其他层分开处理。通过与块离散余弦变换压缩方法进行比较,得出结论。     

改进遗传算法和支持向量机的特征选择算法

提出了一种基于改进遗传算法的特征选择算法。该算法以支持向量机分类器的识别率作为特征选择的可分性判据,对传统遗传算法的交叉和选择操作进行了改进,实现了指定数目的特征选择。而且算法在特征选择的过程中,还同时优化了支持向量机分类器的两个参数。实验数据的特征选择实验表明,提出的算法仅以损失2.7%识别率的代价,得到的特征维数却是传统遗传算法的1/5,极大地简化了分类器设计的复杂度。     

基于随机森林回归的清防垢加药量预测方法

复合驱由于强碱化学剂的注入易造成严重的结垢现象,而预测清防垢加药量是制定科学的清防垢方案的关键.为了获得一种具有较强实用价值和较高预测精度的复合驱清防垢加药量的预测方法,该文将随机森林回归算法应用到复合驱清防垢加药量预测.首先,分析并处理影响清防垢加药量的20维特征,利用随机森林回归的特征重要性评估功能对影响加药量的众...     

基于相似重复记录检测的特征优选方法研究

目前已有的重复记录检测方法大多数基于"排序&合并"的思想,其检测精度不高、执行检测的代价过大.针对这些问题,提出了一种分组模糊聚类的特征优选方法.该方法首先进行分组记录的属性处理,以有效降低记录属性的维数,并获得分组中的代表性记录,然后采用一种相似度比较计算方法进行组内相似重复记录的检测.理论分析和实验结果表明,该方法有较高的识别精度和检测效率,能较好地解决大数据集中相似重复记录的识别问题.