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有色金属冶炼需要大量消耗能源,且生产过程废料存在环境污染等问题,以节能减排为目标有必要提升其自动控制水平.从控制角度出发,将有色金属冶炼相关研究成果按控制要素即冶炼模型、控制系统进行划分.针对常规建模方法难以全面反映有色冶炼流程特性的问题,提出未来模型应同时包含化学机理、流场分布等因素;为实现有色金属冶炼控制品质的提升... 相似文献
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针对多核最小二乘支持向量机(multiple kernel least squares support vector machine,MK-LSSVM)忽略了核函数的代价以及缺乏稀疏性的问题,提出了一种代价约束的稀疏多核最小二乘支持向量机方法.将MK-LSSVM的原始优化问题转化为二阶锥规划形式,引入核函数代价因子,约束复杂核函数的权重,以节约变量存储空间利计算时间,利用Schmidt 正交化理论约简核矩阵,进一步减小计算量,并根据支持向量的数目以及活动核函数的类型评估多核学习的总代价.测试数据集仿真结果表明,相比传统的MK-LSSVM,该方法利用更少的支持向量和更简单的组合核函数达到了相同的精度要求,代价更小.采用该方法预测浮选回收率的代价值降低了27.56. 相似文献
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针对矿物浮选泡沫大小形状不一、光照不均等特点,提出一种基于适应度反馈微粒群优化算法自适应优选谷底检测阚值的泡沫形态特征提取方法.将微粒群算法的惯性权重和加速因子设置为全局最优点适应度的函数,优选谷底检测阚值,采用局部灰度极小选择边界检测模板,根据多角度逻辑规则比较,获取气泡边界,分割结果的统计分析表明泡沫形态特征服从g... 相似文献
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针对浮选泡沫视觉特征的多样性和重要度差异以及浮选工况样本数分布不平衡等问题,提出一种基于在线泡沫视觉表观特征加权支持向量机的浮选工况识别方法.通过色彩空间变换,在CIE-Lab空间计算泡沫颜色,采用多方向融合的空间灰度共生矩阵提取泡沫纹理特征,以视觉特征的信息增益评价该特征的重要度,再利用不同工况的样本数加权策略消除样本数不平衡的影响,采用支持向量机方法实现了浮选工况的自动识别.工业运行数据测试结果表明:该方法能够在线识别浮选工况,自动识别准确率达98%,比人工识别率高6%,比传统灰度共生矩阵方法高2%. 相似文献
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提出了一种吹炼剩余热组合预测模型,以便能根据剩余热准确确定冷料的加入量,提高冷料的使用率;首先,基于吹炼的化学反应过程得到的剩余热计算公式,采用递推最小二乘法,修正剩余热计算公式,建立热量衡算模型;然后,利用递推最小二乘法,修正剩余热计算经验公式;最后采用组合预测算法综合集成两种模型作为剩余热计算的预测模型;实际应用结果表明:利用集成方法建立的预测模型的相对误差控制在10%的波动范围内,具有较高的预测精度. 相似文献
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针对工矿企业突发性水污染事故具有明显悬浮物或明显颜色变化,且多数污染可通过表层水体视觉方式直观判断等特点,基于突发性水污染事故监测需求分析,研究了一种基于工业视觉的水体表面污染监测系统;针对连续多帧图像信息受水流流速、颗粒悬浮物和系统噪声等影响问题,提出了随机扰动信号滤波方法和基于颜色信息评价的多级图像信息调节方法,进而采用优化神经网络建立污染分析模型,并开发了监测装置对水体图像进行实时分析,实现污染状态快速判断;在某冶炼企业应急站投用该系统后,降低了劳动强度,缩短判断时间,提高判断准确度,降低环保事故发生率、减少岗位人员数量、降低成本,取得了显著的应用效果。 相似文献