t分布下基于核函数的最大后验概率分类方法

针对多元正态分布不能适应样本数据严重拖尾现象的问题,提出t分布下的多分类识别方法。利用核技术将样本数据扩展到高维特征空间中,采用贝叶斯分类器得到最大后验概率,进而得到分类结果。由于可以调整t分布中的自由度参数v,因此更容易满足数据样本的不同拖尾情况,具有较好的稳健性。在5个国际标准UCI数据集和3个人脸数据集上进行了大量实验,实验结果表明,该方法有较好的分类效果,具有可行性。     

搭建信息平台推动企业信息化建设

宣钢炼铁厂积极开发和利用信息资源,在信息化建设过程中通过硬件投资、制度保障、信息积累、搭建平台等多种途径不断推进企业信息化建设,实现了信息资源最大限度地为企业服务的目的。     

AKD改性杨木粉/PLA复合材料模压工艺与性能

以杨木粉和聚乳酸为原料,利用烷基烯酮二聚体(AKD)对杨木粉进行表面改性处理,通过模压成型工艺制备了杨木粉/聚乳酸(PLA)复合材料。以模压温度、模压压力和保压时间为正交实验因素,将复合材料力学弯曲性能和冲击强度作为评价指标,分析了模压成型工艺对复合材料力学性能的影响;在此基础上分析了AKD含量对杨木粉/PLA复合材料力学性能和吸水性能的影响。结果表明,模压工艺对复合材料力学性能的影响程度依次为模压温度、模压压力、保压时间;当模压温度为170℃、模压压力为4 MPa、保压时间为6 min/次、5次保压、AKD含量为2%～3%时,制备的杨木粉/聚乳酸复合材料力学性能和吸水性能较好。     

依靠科技管理实现资源合理优化利用

介绍了宣钢近年来在铁前原料综合优化、工业杂料循环利用及环境治理方面依靠技术管理和工艺创新取得的技术进步,促进了宣钢的可持续发展。     

一种新的基于改进弹簧质点模型的图像边缘检测方法*

针对传统边缘检测算法不能准确定位图像的边缘和检测出的图像边缘连续性较差的不足,在基于改进 的弹簧质点模型基础上提出一种新的、简单和有效的图像边缘检测算法。在该算法中,将被检测的像素点作为中心点,其周围八个方向的像素点对该中心点的弹簧拉力组成一个平面内的弹簧质点模型。根据胡克定律,可以计算出作用在中心点上的合力大小,如果作用在中心点上合力大小超过设定的阈值, 则认为该中心点为边缘上的点。实验结果表明,提出的算法能够有效地克服传统算法的不足,而且具有一定的噪声滤波效果。     

基于Parzen核估计的最大后验概率分类方法

从概率密度函数的角度出发,利用Parzen窗法估计总体样本的概率密度分布,将核方法和Parzen窗法引入最大后验概率方法中,提出一种基于Parzen核估计的最大后验概率的高性能多分类方法。该方法不需要考虑样本数据的具体分布情况,能够得到分类的可信度,给出推理的不确定性依据。在3个国际标准UCI数据集和3个人脸数据集上的实验结果表明,该方法具有较好的分类效果。     

宣钢炼铁厂节能减排工作的探索

宣钢炼铁厂围绕“发展循环经济,构建生态型钢铁企业”主题,在积极改进和实施节能环保工程项目、改善环境清洁生产、控制高能耗指标等方面进行探索,实现了经济效益与环境效益双赢。     

宣钢炼铁厂提高经济效益的创新与实践

宣钢炼铁厂以创建效益型企业为目标，以全面升级优化各项管理制度为关键，在生产组织、原料优化、技术创新、制度建设等方面进行研究、改进、创新和实践，取得了较好的社会效益和经济效益。     

基于重尾噪声分布特性的多分类人脸识别方法

针对传统人脸识别方法不能有效地适应重尾噪声下的人脸图像的拖尾情况,该文提出具有良好抗重尾噪声能力的t分布下的多分类人脸识别方法。该算法通过调整t分布中的自由度参数v,使t分布能够很好地适应添加重尾噪声后的人脸图像的多种拖尾情况,提高人脸识别效果。ORL和Yale数据集上的实验结果,验证了所提出的算法的可行性和有效性。     

基于测地距离逼近的降维算法

TRIMAP算法可以较好地解决一个“将处于某一不明确的黎曼流形上的高维张量数据投影到一低维子空间,而不改变原流形中任一对数据点的测地距离,同时保留识别能力”的问题。但发现了TRIMAP算法中对于图上距离定义的不足,并对其做出了新的定义,重新定义了图上距离的TRIMAP算法,不仅汲取了原算法的优点,并考虑到了不同类之间的大小及各类的疏密程度对属于不同类的样本点之间的距离的影响,可以更有效地识别出待识别样本的类别,提高识别率。经初步的实验验证,在ORL人脸图像的分类问题中获得了比原TRIMAP算法更好的识别性能。