提高中厚板淬火炉出炉温度命中率的实践研究

某公司淬火炉因燃气种类变化对燃烧系统进行了改造,改造后出炉温度命中率波动较大,严重影响了产品性能的稳定性。通过对出炉温度命中率主要影响因素的分析,从点火电极的阳极与阴极之间距离变化、UV探头失效分析及内外温差导致烧嘴损坏三个方面提出了解决方案,实现了出炉温度命中率的大幅提升。

基于点云数据配准的输电线路异常检测方法

异常检测是输电线路运维中的重要环节,可为输电线路故障维修提供可靠依据。但现有检测方法命中率较低,且检测结果与实际运行线路的斯皮尔曼相关系数较低。针对现有方法的不足,提出了一种基于点云数据配准的输电线路异常检测方法。首先,利用三维激光扫描仪采集输电线路点云数据;其次,对采集点云数据中离散点进行降噪处理,并通过点云数据配准方法模拟输电线路状态;最后,通过与正常输电线路对比识别线路异常状态,以完成输电线路异常检测。实验表明,异常检测方法命中率高达96%以上,检测结果与实际运行线路的斯皮尔曼相关系数达0.9以上,同时,该方法在输电线路异常检测方面具有良好的应用前景。

基于机器学习的小容值MLCC容量模型的研究

小容值多层瓷介电容器(MLCC)容易出现容量命中率低的问题,本文通过机器学习算法建立小容值MLCC容量模型,采用MSE、R2、拟合精度和预测精度评估各模型的准确度。最后选择采用线性回归模型表达小容值MLCC的印刷层数和电容量之间的关系,并通过实际投产验证,证明该模型可以用于指导小容值MLCC的实际生产,提高小容值MLCC容量命中率。

全文检索技术在图书检索中的应用

现有的图书检索方法多是对馆藏图书进行编目、分类、标注等处理后形成书目数据库,用户根据书名、作者和出版社等信息来检索图书。这种方式不能满足用户根据任意关键词来检索图书的需求,效率较低。全文检索是基于倒排索引技术对文本中的所有词组和关键词进行索引,支持快速检索到文本中任何一个单词和关键词。若将全文检索技术应用于图书检索中,可使用户根据任意关键词检索图书,可根据检索量和用户习惯推荐热门图书。文章介绍了如何在图书检索过程中应用全文检索技术,分析了全文检索引擎选择、图书文本解析、图书文本分词、图书索引设计、图书文档提交等主要过程,并给出了全文检索技术的最终实现效果,以期对提升图书检索系统的易用性提供一定借鉴。

基于Web链接分析的HITS算法研究与改进

垂直搜索引擎的主题搜索策略有基于内容评价的搜索策略和基于Web链接分析的搜索策略,其中HITS算法是一种经典的基于Web链接分析的搜索策略,其主要的缺点是容易发生主题漂移。为了最大程度地避免主题漂移,提出了一种结合网页文本分析和扩散速率改进的F-HITS算法。实验结果表明,这些改进不仅节省了系统的开销,并且提高了页面搜索的准确率。

2022年三明市地质灾害气象风险预警预报效果检验与分析

三明市域地处闽西北低山丘陵地区,每年因为滑坡、崩塌、坡面泥石流等地质灾害引发的地质环境问题层出不穷。2022年5-6月受多轮持续长时间强降雨影响,引发多起地质灾害,造成一定的财产损失。本文利用入汛以来的三明市地质灾害灾情险情资料,对2022年33期三明市地质灾害气象风险预警预报效果进行了检验。结果表明:地质灾害预报预警平台成功预报了“5.8~6.20”期间的地质灾害,预报准确率约48%,表明预警平台有很好的指导作用,以期更好地使用地质灾害气象风险预报,提高预警精确度。

基于VBA的银企对账自动化设计与实现

文章尝试模拟人工对账的方式,从财会知识、账间联系、财会人员经验等提炼出多种对账的思路与方法,以及后备保障措施,并用VBA自动化实现上述对账过程,将财会人员从重复性工作中解放出来,提高对账效率,减少出错率。

提高RH路线钢种C-T-O命中率的生产实践

通过对影响RH路线钢种C-T-O命中率的原因进行分析,找出其主要原因为到站温度不命中,然后针对性地对转炉冶炼过程的留渣、枪位、静态模型、动态模型、炉况及炉型维护进行了优化,使RH路线钢种C-T-O命中率由60.3%提高至82.6%,铝耗平均每月下降6.2 t,非计划率下降了0.6%,直接经济效益达217余万元,同时为改善硅钢质量作出了突出贡献,取得了较好的经济和社会效益。

一种存储介质优化的大规模图遍历方法研究

大图数据的BFS算法作为一种基础算法,受到工业界和学术界的广泛重视。不同平台涌现出众多大图BFS算法的研究工作,其中多使用固态硬盘来提高算法效率。在BFS算法遍历过程中,存储设备需要连续重复装载会数据以满足遍历需求,而数据重复装载造成大量数据擦写操作,严重影响了固态硬盘的使用寿命。由此可见,减少BFS算法数据擦写操作可以有效延长固态硬盘的使用寿命。结合图结构的特点,提出数据重用模型,用于描述图遍历过程中的数据重用程度;提出了基于图顶点度的启发式优先访问方法,该方法判断图顶点之间的独立性,并根据判断结果选择优先访问的图顶点,增加数据重用的可能性,提高缓存的命中率,减少闪存颗粒磨损。所提优化方法不修改BFS算法和大图数据,适用于各种BFS算法和数据集。最后,实验验证了所提数据重用模型的正确性,以及启发式优先访问方法的有效性。该优化方法应用于BFS-4K,B40C和Gunrock这3种常见的BFS算法上,能有效减少图遍历过程中的数据写入操作,固态硬盘的使用寿命可分别提高12%,15%,22%。

电转炉钢水过氧化问题的成因分析及改进措施

新余钢铁集团有限公司(简称新钢,下同)特钢厂电转炉炼钢钢水过氧化现象(即钢水中碳元素被过分氧化,平衡氧和过饱和氧显著升高)严重,致使冶炼成本高、经济效益低。文中研究了炉衬侵蚀、脱氧合金化、铸坯质量及冶炼操作等因素对钢水过氧化的影响,结合该厂入炉钢铁料、原辅材料、工艺制度及现场生产调度等方面的实际情况,全面分析了钢水过氧化的原因,并提出了合理的改进措施。优化后过氧化钢水所占比例由9.32%降至1.47%;钢水终渣FeO含量由28.14%降至17.32%,钢水质量显著提高。

基于页面替换代价的缓冲区管理算法

由于闪存具有读写不对称、写前擦除、异地更新的特性而影响存储效率,基于闪存的固态硬盘通常嵌入DRAM作为缓冲区来提高性能。现有的闪存缓冲区管理算法为了减少闪存写操作次数,直接选择干净页面作为受害者页面驱逐出缓冲区,导致缓冲区的命中率降低。针对这一问题,提出了一种基于页面替换代价的缓冲区管理算法(page replacement cost-LRU,PRC-LRU),通过计算页面的访问频率和写回闪存的代价,选择替换代价最小的页面写回闪存,在减少闪存写入次数的同时稳定了缓冲区的命中率。实验结果证明,与现有方案相比,PRC-LRU最多可将缓冲区命中率提高26.4%,减少闪存写入次数,并且降低运行时间。

利用非数值型特征的转炉出钢合金化硅铁加入量预测模型开发

利用100 t转炉出钢合金化数据,通过数据预处理和采用皮尔逊相关系数(Pearson correlation coefficient)进行特征选择,用非数值型变量—钢种作为其中的一个特征变量,采用SVR(Support Vector Regression,支持向量机回归)算法,建立出钢合金化硅铁加入量模型。引入钢种作为特征变量后建立的转炉出钢合金化硅铁加入量SVR模型,误差在±40 kg、±30 kg、±20 kg的范围下,预测的命中率分别为94.84%、87.58%、75.77%,而无钢种这一特征变量的SVR模型在相同的误差下的命中率分别为88.4%、80.61%、65.85%,表明采用钢种作为特征变量,提高了硅铁加入量预测模型准确度,对于实际出钢合金化具有更好的参考价值。

试论提高转炉炼钢终点命中率的控制措施

简要介绍了转炉炼钢终点命中率的控制技术,从碳氧含量、出钢温度和脱磷条件三个方面详细分析了转炉炼钢终点命中率的影响因素,提出通过完善留渣操作、降低出钢温度、控制吹炼强度和进行补热升温等针对性的控制策略,提高转炉炼钢终点命中率,以期为转炉炼钢终点命中率提高及控制提供参考,确保转炉炼钢稳定作业,提高转炉炼钢生产质量和效率。

酸轧产线自动厚度控制系统优化改造

冷轧厚度自动控制系统是冷轧带钢厚度控制的主要环节,某产线基于现有的厚度自动控制系统已经到达瓶颈,生产过程经常出现带头厚度超调和厚度震荡问题。介绍了该产线在厚度控制系统方面的优化改造,通过厚度自动控制系统硬件改造、高精度厚度瞬时控制技术数学模型的建立、基础自动化程序开发、AGC系统控制模型优化等措施,产线厚度命中率由91.9%提高至96.7%,超高强钢厚度命中率由85.6%提高至90.5%,头尾厚度波动长度由20~30 m降低至15 m以内,提高了产品质量。

提高烧结固体燃料粒度稳定性的生产实践

山钢日照公司为应对烧结固体燃料结构以及来料条件的变化,在原有燃料破碎系统设备不变的条件下,通过优化燃料破碎方式,由自产焦粉、外购焦粉单独破碎调整为二者混合破碎,混合破碎燃料粒度合格率为82.54%,与单独破碎外购焦粉相比,燃料粒度稳定性提升10.66%,烧结矿FeO命中率由88.09%增至92.92%,燃料粒度、烧结矿指标的控制稳定性提升明显。

热轧无取向硅钢终轧温度命中率提升研究

针对热轧无取向硅钢终轧温度命中率低制约冷轧无取向硅钢磁性能进一步提升的问题,通过采取更换加热炉耐热滑块、提高粗轧及精轧轧制速度、轧线漏水排查与整治、降低除鳞道次、优化出钢节奏等措施,使热轧无取向硅钢终轧温度命中率显著提高,终轧温度控制偏差在±20℃的命中率由61.8%提升到95%以上。

基于改进SLIC方法的彩色图像分割

针对简单线性迭代聚类(SLIC)方法边界分割不精确的问题,提出一种改进的SLIC方法。为降低纹理、噪声等信息对图像边界定位的影响,利用非线性扩散滤波器对图像进行滤波处理,在保持边缘信息的同时滤除噪声、平滑图像,并在第一次迭代后运用Sigma滤波器的特性增加聚类的限定条件,从而改进SLIC超像素聚类效果,提高迭代过程中聚类中心的准确度,减少误分割的现象,并使用像素的亮度距离合并孤立点。仿真结果表明,该方法在分割图像细节方面表现较好,与传统SLIC算法相比,在未增加时间复杂度的同时,能提高边界命中率。

表象训练对提高投篮命中率和防止消退的影响

以体育专业三年级学生为研究对象,探讨表象训练对其投篮命中率提高和防止消退的影响。实验证明,表象训练可提高投篮命中率;并在暂时终止训练的消退时期,对防止已获得的技术水平消退的作用尤为突出。

基于贝叶斯概率理论的防火墙技术研究

为解决在网络应用中垃圾邮件占用大量网络资源,并威胁邮件系安全的问题,根据垃圾邮件体的特点,在对大量垃圾邮件进行统计分析的基础上,依据贝叶斯理论,研究了垃圾邮件关键词统计概率的分布规律,并提出了在Solaris系统平台上使用SMTP协议服务器端垃圾邮件的过滤算法.LAN仿真测试结果表明,贝叶斯垃圾邮件概率公式的应用提高了垃圾邮件命中率.

基于元学习推荐的优化算法自动选择框架与实证分析

算法选择的目的是从众多可用优化算法中自动地选出最适用于当前问题的算法。针对算法选择问题提出了基于元学习推荐的优化算法自动选择框架。依据此框架,以多模式资源受限的项目调度问题为实证数据集,设计实现了遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)和模拟退火算法(SA)三种算法的自动选择过程。从项目调度问题数据库中随机选取了378个问题算例,提取其中的固有特征和统计特征作为元数据,并利用前馈型神经网络(FNN)算法训练获得用于预测的元模型对未见算例作出预测。实证结果表明两选一的算法预测准确率最高可超过95%,交叉验证准确率平均达到85%;三选一的算法预测准确率最高可达92%,交叉验证准确率平均超过80%。实证结果验证了所提算法选择框架是成功的,基于元学习思想的优化算法自动选择方法是可行的。