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一个确定铁水脱硫剂喷吹量的专家系统 总被引:3,自引:0,他引:3
铁水脱硫是炼铁和炼钢的中间环节,本文根据一个确定铁水脱硫剂喷吹量的数学模型建立了一个专家系统,对在脱硫时起主要作用的参量(初始硫、目标硫、铁水质量、铁水温度)进行控制.根据系统的特点及专家的专门知识和经验.采用基于事例和规则的综合推理方法进行控制设计,仿真结果验证了专家系统的有效性和合理性. 相似文献
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转炉炼钢动态过程预设定模型的混合建模与预报 总被引:5,自引:0,他引:5
准确预报转炉炼钢动态过程的补吹氧气用量和冷却剂添加量,对于提高终点命中率具有重要意义·采用机理模型及基于数据的自适应神经模糊推理系统混合建模方法建立了转炉炼钢动态过程预设定模型·用减法聚类,最小二乘法及梯度下降法辨识了T S模型并用该模型对机理模型进行补偿建模·对一座180t转炉的实测数据进行了仿真,仿真结果表明该方法是切实可行并有效的· 相似文献
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铁水脱硫是炼铁和炼钢的中间环节,本文根据一个确定铁水脱硫剂喷吹量的数学模型建立了一个专家系统,对在脱硫时起主要作用的参量(初始硫、目标硫、铁水质量、铁水温度)进行控制.根据系统的特点及专家的专门知识和经验,采用基于事例和规则的综合推理方法进行控制设计,仿真结果验证了专家系统的有效性和合理性. 相似文献
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蒸汽活化石灰-飞灰的烟气脱硫实验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
循环应用飞灰作为干法和半干法脱硫的重要添加剂,目前研究的重点主要是对作为脱硫剂的石灰/飞灰的活化.通过对半干法烟气脱硫机理的研究,设计了一套蒸汽输送、实验室脱硫系统,研究石灰/飞灰在140℃以下的低温蒸汽条件下性质的变化.采用蒸汽活化后的石灰/飞灰作为脱硫剂,对石灰/飞灰在水蒸气输送半干法脱硫工艺中对脱硫效率的影响进行了研究和分析.试验结果表明,石灰在蒸汽条件下其中的CaO转化为Ca(OH)2,同时,脱硫剂的比表面积由7.8688m^2/g增加到10.0715m^2/g.脱硫剂中加入循环应用飞灰可以明显地提高脱硫效率,在石灰和飞灰加入量的重量比为1:8时,脱硫效率达到86.9%.SO2的去除率比不加飞灰的脱硫效率提高了12.8%.研究表明,通过蒸汽对石灰和循环应用脱硫剂活化可明显提高脱硫效率. 相似文献
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铝渣灰脱硫剂对提高LF炉脱硫效果的影响 总被引:4,自引:0,他引:4
叙述了用铝渣灰脱硫剂提高脱硫效果缩短LF炉处理的时间的试验,着重分析了此脱硫剂的脱硫效果和影响因素,该试验的工艺要点是:控制好顶渣成分,提前造渣,钢液脱氧良好,增加吹氩强度,结果表明,用含铝渣灰的脱硫剂处理钢水,当每t钢加入量为15~20kg时,LF炉处理时间平均缩短10min,平均脱硫率提高16%。 相似文献
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采用多元线性回归方法建立了涟钢KR法铁水预处理过程中铁水温度的变化模型,并利用此模型对涟钢KR法处理过程中铁水温度变化规律和影响脱硫过程温降的主要因素进行研究.结果表明,导致铁水温降的主要因素依次是搅拌时间、脱硫剂量、脱后扒渣时间和铁水等待时间;采用KR法处理过程中,铁水温降为24~53 ℃,允许KR处理最低温度约为1 210 ℃;通过合理确定脱硫剂加入量及搅拌强度、提高扒渣速度和缩短铁水等待时间可减少过程温降,降低处理成本. 相似文献
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为了解决化工预报过程中的复杂问题,利用神经网络、模糊系统和演化算法等智能控制理论,提出了模糊聚类神经网络系统模型(FCNNS)。该模型的特点是利用模糊聚类算法提取典型数据,然后将典型数据送入神经网络系统进行学习产生模糊规则。该模型缩短了规则生成的时间,有效地防止了规则数爆炸,并在化工过程预报的应用中获得理想效果。 相似文献
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基于神经网络的钢包精炼终点预报 总被引:4,自引:1,他引:3
通过改进的BP神经网络,结合炼钢工艺的特点,建立炼钢精炼炉终点模型,对精炼炉终点进行预报,其基本思想是:在对以往的现场数据进行分析和了解及已有的人工神经元网络模型的基础上,结合炼钢的实际工艺特点,确定模型的参数,从而确定预报模型,再根据确定的模型对现场的其他数据进行预报.仿真结果可以表明,应用通过改进的BP神经网络进行炼钢精炼炉终点预报得到了很好的效果. 相似文献
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研究脱硫剂组成和加入量、脱硫反应时间、铁水初始硫含量等对铁水炉外脱硫率的影响规律,据此提出了合适的脱硫剂组成以及铁水炉外脱硫操作要点。 相似文献
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为提高脱硫率,利用转炉出钢过程中钢渣混冲的良好动力学条件,通过伴随钢流添加脱硫剂,达到降低钢中硫含量的目的。经多次工艺试验,优化的脱硫剂成分为CaO60%Al2O332%SiO28%。粒度10--20mm,加入量7kg/t,放钢过程脱硫率达32.4%,精炼脱硫率达96%。为生产超低硫钢提供了基础条件。 相似文献
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一种新的层次谱聚类算法 总被引:1,自引:1,他引:0
提出一种新的聚类算法——层次谱聚类算法.该算法在传统二分的SM谱聚类的过程中嵌入了层次聚类算法,目的是为了提高谱聚类的聚类正确率,同时又利用谱聚类纠正了层次聚类过程中所得到的歪斜划分.实验结果表明:提出的层次谱聚类算法的聚类正确率比层次聚类算法、谱聚类算法的聚类正确率都要高,同时又纠正了层次聚类过程中的歪斜划分. 相似文献
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基于山峰聚类的聚类上限确定方法 总被引:1,自引:0,他引:1
田彦山 《江西师范大学学报(自然科学版)》2007,31(2):134-137
文章提出了一种基于山峰聚类的聚类上限检测方法,依靠山峰聚类确定聚类数目的上限,仿真试验表明,这种方法能将聚类上限确定在一个合理的范围之内,从而加快聚类的效率. 相似文献
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We propose a new clustering algorithm that assists the researchers to quickly and accurately analyze data. We call this algorithm Combined Density-based and Constraint-based Algorithm (CDC). CDC consists of two phases. In the first phase, CDC employs the idea of density-based clustering algorithm to split the original data into a number of fragmented clusters. At the same time, CDC cuts off the noises and outliers. In the second phase, CDC employs the concept of K-means clustering algorithm to select a greater cluster to be the center. Then, the greater cluster merges some smaller clusters which satisfy some constraint rules.Due to the merged clusters around the center cluster, the clustering results show high accu racy. Moreover, CDC reduces the calculations and speeds up the clustering process. In this paper, the accuracy of CDC is evaluated and compared with those of K-means, hierarchical clustering, and the genetic clustering algorithm (GCA)proposed in 2004. Experimental results show that CDC has better performance. 相似文献
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针对k-prototype算法在处理复杂的数据集时,常出现一些纯度不高的簇,影响了聚类质量的问题,提出一种基于k-prototype的多层次聚类改进算法,利用属性自动选择的方法将一些纯度不高的簇进行再聚类,以提高聚类质量.以UCI标准测试数据集进行实验,实验结果表明,该改进算法能够明显提高混合型数据集的聚类质量,并且在数据约简方面有良好表现. 相似文献
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WANGYun-hua CHENShi-hong 《武汉大学学报:自然科学英文版》2004,9(5):547-552
Conceptual clustering is mainly used for solving the deficiency and incompleteness of domain knowledge. Based on conceptual clustering technology and aiming at theinstitutional framework and characteristic of Web theme informauon, this paper proposes and implements dynamic conceptual clustering algorithm and merging algorithm for Web documents, and also analyses the super performance of the clustering algorithm in efficiency and clustering accuracy. 相似文献
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提出了基于远近距离的说话人聚类算法:首先,使用端点检测算法把语音分割成读音段,然后,采用T2公式对近距离的说话人语音段进行聚类得到语音块,最后,使用谱聚类的方法估计说话人数目,对远距离的说话人(语音块)进行聚类。实验结果表明,在近距离的说话人聚类中,使用T2公式比使用BIC和KL在语音块准确率方面分别高出2.62%和13.84%,在远距离的说话人聚类中,使用谱聚类算法基本上可以把语音中的说话人数目计算出来,当说话人数目为15时,类纯度和说话人纯度可以达到78%,说明该算法可以有效地对说话人进行聚类。 相似文献
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一种增量式文本软聚类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统文本聚类算法时间复杂度较高,而与距离无关的算法又不适用于动态、变化的文本集等问题,提出了一种基于语义序列的增量式文本软聚类算法.该算法考虑了长文本的多主题特性,并利用语义序列相似关系计算相似语义序列集合的覆盖度,同时将每次选择的具有最小熵重叠值的候选类作为一个结果聚类,这样在整个聚类的过程中大大减小了文本向量空间的维数,缩短了计算时间.由于所提算法的语义序列只与文本自身相关,所以它适用于增量式聚类.实验结果表明,算法的聚类精度高于同条件下的其他聚类算法,尤其适合于长文本集的软聚类. 相似文献
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在现有的稀疏子空间聚类算法基础上提出了一个改进的稀疏子空间聚类算法。首先,利用高维数据可以通过同一子空间的低维数据稀疏地表示这一理论,建立一个稀疏最优化模型,获得稀疏矩阵。然后把稀疏矩阵应用到一个正则化谱聚类算法中,从而有效地把数据聚类到子空间中。最后,该算法应用到一个视频序列中,对每个视频帧里的运动物体进行识别,并与现有的子空间聚类算法相比较。实验结果表明,该算法能够有效地识别运动物体,具有良好的实时性和有效性。 相似文献