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利用局域网实现生产信息网上监测能有效扩展监测范围 ,提高监测效率。文章以某选煤厂网络监测系统的开发为例 ,论述了基于C/S模式下网络监测的结构原理 ,并给出实现方法。 相似文献
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2005年,江苏省设备监理协会的工作在协会理事长的领导下,在各位理事单位的支持配合下,在江苏省质量技术监督局质量处的直接指导下,围绕年初制定的工作目标,充分发挥组织、协调和服务功能,扎实工作,锐意进取,主要做了以下几项工作: 相似文献
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量子信息处理系统中存在的各种干扰严重阻碍了量子计算技术的发展. 在比较静态干扰和随机噪声干扰对量子面包师映射(quantum baker’s map)量子仿真算法不同影响的基础上, 利用动态解耦法抑制量子计算中的静态干扰. 由于随机噪声干扰对量子仿真算法有较小的破坏作用, 因此利用随机动力学解耦的方法将静态干扰近似转化为随机噪声干扰能够有效抑制静态干扰的破坏作用, 提高量子仿真的稳定性. 量子态保真度衰减的数值仿真证实了理论分析的正确性. 相似文献
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作为磨矿过程的主要生产质量指标, 磨矿粒度是实现磨矿过程闭环优化控制的关键.将磨矿粒度控制在一定范围内能够提高选别作业的精矿品位和有用矿物的回收率, 并减少有用矿物的金属流失.由于经济和技术上的限制, 磨矿粒度的实时测量难以实现.因此, 磨矿粒度的在线估计显得尤为重要.然而, 目前我国所处理的铁矿石大多数为性质不稳定的赤铁矿, 其矿浆颗粒存在磁团聚现象, 所采集的数据存在大量异常值, 使得利用数据建立的磨矿粒度模型存在较大误差.同时, 传统前馈神经网络在磨矿粒度数据建模过程中存在收敛速度慢、易于陷入局部最小值等缺点, 且单一模型泛化性能较差, 现有的集成学习在异常值干扰下性能严重下降.因此, 本文在改进的随机向量函数链接网络(random vector functional link networks, RVFLN)的基础上, 将Bagging算法与自适应加权数据融合技术相结合, 提出一种基于鲁棒随机向量函数链接网络的集成建模方法, 用于磨矿粒度集成建模.所提方法首先通过基准回归问题进行了实验研究, 然后采用磨矿工业实际数据进行验证, 表明其有效性. 相似文献