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具有模糊约束的大工业过程的关联平衡法 总被引:1,自引:0,他引:1
研究稳态大工业过程的递阶优化控制算法时,针对模型-实际存在差异以及实际约束条件有一定伸缩性的问题,将子过程模型作为等式约束,通过引入模糊系数使其转化为模糊等式约束,同时对子过程原有的不等式约束进行模糊化处理,提出具有模糊约束的关联平衡法,进而研究了两种情形(开环和有全局反馈)的关联平衡法.仿真结果表明,有全局反馈的模糊关联平衡法得到的最终解十分接近实际过程的真实最优解. 相似文献
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为了提升轧钢区域的物流效率,需要自动识别某钢厂的热轧钢卷号,但由于钢卷号弯曲弧度较大,且有位置偏转,传统的机器视觉方法无法有效识别。为此,提出了机器视觉算法与卷积循环神经网络(convolutional recurrent neural network,简称CRNN)相结合的方法构建识别模型。根据字符区域亮度较高的特点,通过组合使用高斯滤波、sobel边缘化算子、最大类间方差法OTSU等机器视觉算法分割出字符区域并旋转至水平角度;然后应用CRNN深度学习网络对分割后的字符图片进行特征提取和字符识别。通过在928张现场图片上测试,正确识别803张,总体准确率达到86.53%,这说明算法对解决此类工程字符识别(optical character recognition,简称OCR)问题是有效的。 相似文献
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研究稳态大工业过程的递阶优化控制算法时,针对模型-实际存在差异以及实际约束条件有一定伸缩性的问题,将子过程模型作为等式约束,通过引入模糊系数使其转化为模型等式约束,同时对子过程原有的不等式约束进行模糊化处理,提出具有模糊约束的关联平衡法,进而了两种情形(开环和有全局反馈)的关联平衡法。仿真结果表明,有全局反馈的模糊关联法得到的最终解十分接近实际过程的真实最优解。 相似文献
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