针对轧机厚度机理模型逐渐不满足现有的控制精度要求的现象,提出了一种基于数据驱动的热轧带钢厚度预测与控制方法.该方法通过对输入空间数据进行在线聚类划分,在各子空间使用最小二乘支持向量机(least square support vector machine,L...针对轧机厚度机理模型逐渐不满足现有的控制精度要求的现象,提出了一种基于数据驱动的热轧带钢厚度预测与控制方法.该方法通过对输入空间数据进行在线聚类划分,在各子空间使用最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LS-SVM)在线算法建立非线性模型,并预测系统的输出值,利用预测控制方法求得控制量,根据控制器加权策略得到全局控制量.仿真结果证明了该方法的有效性.展开更多
提出了一种鲁棒的图像局部特征区域的描述方法,即IWCS-LTP(Improved weighted center symmetric local trinarypattern)描述子.该方法对图像局部特征区域采用类似SIFT描述子的分块处理,可以使描述子包含更多的结构信息;采用ICS-LTP算子...提出了一种鲁棒的图像局部特征区域的描述方法,即IWCS-LTP(Improved weighted center symmetric local trinarypattern)描述子.该方法对图像局部特征区域采用类似SIFT描述子的分块处理,可以使描述子包含更多的结构信息;采用ICS-LTP算子进行编码,可以在不大量增加描述子维数和计算量的同时对图像的梯度方向信息进行更具体的描述;采用加权纹理谱直方图计算方法可以使描述子包含图像的梯度幅值信息.大量的实验结果验证了该描述子的有效性.展开更多
基金supported by the Fundamental Research Funds for the Central Universities(Nos.FRF-AS-11-004B,FRF-SD-12-008B)Beijing Key Discipline Development Program(No.XK100080537)
文摘针对轧机厚度机理模型逐渐不满足现有的控制精度要求的现象,提出了一种基于数据驱动的热轧带钢厚度预测与控制方法.该方法通过对输入空间数据进行在线聚类划分,在各子空间使用最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LS-SVM)在线算法建立非线性模型,并预测系统的输出值,利用预测控制方法求得控制量,根据控制器加权策略得到全局控制量.仿真结果证明了该方法的有效性.
文摘提出了一种鲁棒的图像局部特征区域的描述方法,即IWCS-LTP(Improved weighted center symmetric local trinarypattern)描述子.该方法对图像局部特征区域采用类似SIFT描述子的分块处理,可以使描述子包含更多的结构信息;采用ICS-LTP算子进行编码,可以在不大量增加描述子维数和计算量的同时对图像的梯度方向信息进行更具体的描述;采用加权纹理谱直方图计算方法可以使描述子包含图像的梯度幅值信息.大量的实验结果验证了该描述子的有效性.
