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调度作为计划层和执行层的纽带,是智能型工厂的主要组成部分.对此,从炼油生产装置调度的角度,对炼油调度问题进行综述与分析.首先对炼油生产调度建模问题的研究现状进行阐述,介绍目前该领域建模方面考虑的因素;其次,对炼油生产调度的各种优化方法进行总结综述;最后,结合目前的信息技术和智能制造的发展趋势,分析炼油生产调度所面临的挑战和未来的研究方向. 相似文献
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急性下壁心肌梗死是一种病发急、进展快、致死率高的心脏疾病,该文提出一种新颖的基于形态特征提取的BiLSTM神经网络分类的急性下壁心肌梗死辅助诊断算法,可大幅度提高医生对急性下壁心肌梗死疾病的诊断效率并有助于及时确诊.算法包括:对胸痛中心数据库心拍信号进行降噪及心拍分割;根据临床心内科医学诊断指南提取了12导联波形距离特征和分导联波形幅值特征;依据提取的特征搭建LSTM与BiLSTM神经网络进行心拍的分类识别;使用PTB公开数据库和胸痛中心数据库多临床中心进行交叉验证.实验结果表明,加入胸痛中心真实临床数据后,基于形态特征提取BiLSTM神经网络的急性下壁心肌梗死辅助诊断算法准确率达到99.72%,精度达到99.53%,灵敏度达到100.00%,同时F1-Score达到99.76.该算法比其他现有算法准确率提高至少1%,该项研究具有非常重要的临床应用价值. 相似文献
7.
边坡位移的时间序列曲线存在复杂的非线性特性,传统的预测模型精度不足以满足预测要求。为此提出了基于变分模态分解的鸟群优化-核极限学习机的预测模型,并用于河北省某水泥厂的边坡位移预测。该方法首先采用VMD把边坡位移序列分解为一系列的有限带宽的子序列,再对各子序列分别采用相空间重构并用核极限学习机预测,采用鸟群算法优化相空间重构的嵌入维度和KELM中惩罚系数和核参数三个数值,以取得最优预测模型。最后将各个子序列预测值叠加,得到边坡位移的最终预测值。结果表明:和KELM、BSA-KELM、EEMD-BSA-KELM模型相比,基于VMD的BSA-KELM预测精度更高,为边坡位移的预测提供一种有效的方法。 相似文献
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10.
针对颗粒滚动摩擦作用对筒仓中玉米颗粒的力链空间分布进行研究,通过EDEM离散元软件建立筒仓模型与仿真玉米颗粒模型进行卸粮仿真模拟,并与筒仓卸料实验作流态对比,验证模型与仿真结果的准确性。通过对模拟仓进行切片观察和数据处理,对比分析了不同摩擦情况下力链的细观参数随时间演化规律。模拟结果表明:颗粒间摩擦系数越大,卸粮完成的最终时间越长;颗粒间滚动摩擦系数越小,颗粒由整体流转变为管状流的时间越早。对于有漏斗的筒仓来说,减小颗粒间摩擦会改变整体流和管状流之间的极限,从而增加产生管状流的面积。标准滚动摩擦系数下玉米颗粒在卸料过程中会出现起拱-塌陷效应;减小滚动摩擦,玉米颗粒卸料较稳定,未出现起拱的应力突增、以及拱塌陷的应力衰减;增大颗粒间滚动摩擦不但会增加拱效应,且出现成拱高度距离漏斗口更高。 相似文献