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LDPC码SPA算法的迭代加速: 2024年; 迭代加速是提高SPA效率的关键,对变量节点和校验节点个别调度可加速迭代,但运算复杂度和控制开销不容小觑。受高斯迭代法求解方程的启发,本文提出SPA迭代加速算法,每次信息更新均使用最新信息。在常用信噪比下,与SPA相比,该算法所需平均迭代次数减少了43%。在无控制开销增加且计算复杂度和存储复杂度几乎没有增加的情况下,迭代加速算法的误比特率低于SPA。; 李韦健; 关键词：LDPC 迭代

SPA-H强度偏低分析与研究: 2024年; 对SPA-H工艺过程进行跟踪,结合金相组织及非金属夹杂物分析强度不稳定的原因。研究分析表明,SPA-H强度偏低主要集中在连铸开浇和热换炉次,因保护浇铸不当,造成板坯成分N含量偏高,有效Ti含量降低,导致钢种强度偏低。; 布和李爱彬曲晓健黄日城; 关键词：氮耐候钢

SPA-H钢转炉快速脱碳冶炼生产实践: 2024年; 根据SPA-H钢成分特点,通过理论分析认为,该钢种具有快速脱碳的条件。采取优化供氧流量和压力,降低平均枪位,改善造渣制度,优化底吹系统等措施后,该钢种冶炼时间平均降低0.6 min,提高了转炉作业效率。; 刘博李超殷东明黄岩崔福祥李文博裴晓华; 关键词：转炉脱碳冶炼时间枪位

SPA-H钢分层缺陷问题分析及改进措施: 2024年; 针对SPA-H热轧板加工过程中出现的分层缺陷问题,通过宏观观察、金相分析、组织分析后认为,材料中的Al_(2)O_(3)夹杂物及偏析是导致分层缺陷的主要原因。采取了降低转炉终点氧含量、优化钢包顶渣改质工艺、全程保护浇铸、确定拉速为(1.55±0.05) m/min、确定过热度为(25±5)℃等措施后,夹杂缺陷返修率为零,材料中未发现明显偏析。; 李超尚德义徐英士赵文涛刘博田永久张宏亮; 关键词：偏析

基于SPA-GA-SVR模型的土壤水分及温度预测被引量：3: 2024年; 土壤湿度和温度是影响水文循环和气候变化的重要参数,在农业实践活动和生态平衡中起着重要作用。为及时、准确地监测土壤含水量(Soil Moisture Content,SMC)及温度,提出了一种基于高光谱数据的预测方法。实验数据集来自为期5天的实地测量,所获得的高光谱数据包含大量的噪声及冗余信息,因此首先用Savitzky-Golay卷积平滑对光谱数据进行降噪处理,利用连续投影算法(Successive Projection Algorithm,SPA)提取数据特征波长,然后通过遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对支持向量机回归(Support Vector Regression,SVR)的超参数权值和偏置进行优化,构建SPA-GASVR混合算法模型对土壤水分和温度进行预测,并与BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)、SPA-BP、SVR、SPA-SVR、GA-SVR这5种模型的预测性能进行比较。实验结果表明:各模型在土壤湿度低于30%的情况下,表现出的预测能力差异并不显著。但整体上,复合模型相比于单一的神经网络或机器学习模型具有明显的优势,且经过连续投影算法优化的模型进一步的提高其预测能力,最终SPA-GA-SVR算法在各项指标上均优于其他模型,土壤水分预测模型的R^(2)=0.981、RMSE=0.473%,土壤温度预测模型R^(2)=0.963、RMSE=0.883℃。实验证明基于高光谱数据,经过SPA和GA优化的SVR模型能实现对土壤湿度和温度精准的预测。该方法具有一定的应用价值和现实意义,可应用于便携式高光谱仪和无人机上,实现对土壤水分和温度的实时监测,为今后的播种及灌溉提供理论参考。; 朱成杰汪正权; 关键词：土壤水分

SPA-H钢低氧出钢的生产技术实践: 2024年; 针对生产SPA-H钢冶炼中低氧控制出钢技术开展研究,分析了相关热力学理论及低氧出钢必要性,确定了SPA-H钢合理低氧范围应为(198~333)×10^(-6)。为实现低氧控制开展了技术改进,合理控制转炉终渣成分,合理排产,实行灵活的溅渣护炉措施;改进冶炼制度,采用“一批料”模式或留少量料模式,改进氧枪工作参数,降低平均枪位,优化枪位控制,保证低枪位拉碳时间,终点温度按照1680℃控制,碳按照0.06%~0.11%控制;采用碳—氧修正模型、转炉质谱仪等辅助手段。改进后,平均终点氧含量降低,氧含量80%控制在选定合理范围,磷、硫、碳及锰含量控制水平均有提升。; 李超于海岐刘博崔福祥金百刚苏小利; 关键词：低氧磷含量硫含量碳含量锰含量

SPA-H耐候钢表面氧化铁皮缺陷原因分析及措施: 2024年; 采用LEICA DIM5000M光学显微镜、ZEISS SUPRA 55场发射扫描电镜和OXFORD能谱仪,检测SPA-H耐候钢表面氧化铁皮缺陷并分析了产生原因,采取降低加热段和均热段加热温度、RDT温度,缩短板坯在炉时间,提高上线轧辊辊面质量,合理控制炉后除鳞和机架间除鳞水压力和喷嘴安装角度等措施后,SPA-H耐候钢表面氧化铁皮缺陷率由0.83%降至0.07%,约降低91.6%。; 吴优魏秀东齐曼刘欣; 关键词：除鳞

基于SPA-MC的地铁施工作业人员不安全行为风险动态评估: 2024年; 结合SPA与MC方法,从组织管理因素、作业人员个体因素、环境因素、技术因素四个维度建立指标体系,构建地铁施工作业人员不安全行为风险动态评估模型。以某地铁项目为例,对16个施工时段的作业人员不安全行为风险状态进行动态评估及预测。结果表明:地铁施工作业人员不安全行为风险为“低风险”,集对势及悲观势均整体向低风险等级发展;计算了稳态联系度,表现为同势,势力较强,基本安全,有向好发展的趋势。评价模型能够科学合理地反映施工作业人员不安全行为风险状态,为地铁施工单位动态评估作业人员不安全行为风险提供了新的评价方法。; 李晓云姜吉坤; 关键词：地铁施工不安全行为

基于SPA-WOA-SVR的青霉素发酵过程软测量建模方法: 2024年; 针对青霉素发酵过程中关键参数难以直接在线测量这一工程技术难题提出基于SPA-WOA-SVR的软测量方法。采用连续投影算法(SPA)选取发酵过程辅助变量,以选取的特征辅助变量(CO_(2)浓度η、溶解氧浓度D_(O)、pH值、酸流加速率μ、碱流加速率l)为输入,以发酵过程关键参数(菌体浓度X、基质浓度S和产物浓度P)为输出,基于支持向量机回归(SVR)建立软测量模型。为提高软测量模型的预测精度和稳定性,采用鲸鱼优化算法(WOA)对模型的重要参数(核函数宽度σ、惩罚因子c和不敏感系数ε)进行寻优。将构建的软测量模型应用于青霉素发酵过程关键参数预测,仿真结果表明,与传统SVR软测量建模方法相比,采用SPA-WOA-SVR软测量方法,关键参数X、S、P测试集中的决定系数R^(2)均在0.953 3以上,均方根误差R_(MSE)均小于0.029 3,特别是菌体浓度R^(2)由0.904 4提升到0.987 9,R_(MSE)由0.031 4下降为0.009 8,说明基于SPA-WOA-SVR的软测量建模方法有效提升了模型的预测性能,具有更高的预测精度和稳定性,可推广应用于一般非线性系统的软传感器建模。; 吴萍; 关键词：青霉素发酵软测量

基于GA-PLS-SPA的辣椒叶片叶绿素含量高光谱估测: 2024年; 叶绿素对辣椒的长势评估和营养状况管理具有重要的意义,针对高光谱存在数据量大和冗余度高的问题,探究不同特征选择算法相结合进行高光谱叶绿素含量估测的可行性。以贵州省遵义市栽培辣椒为研究对象,采集盛果期辣椒冠层高光谱数据,通过卷积平滑(SG)、一阶微分(FD)、二阶微分(SD)和多元散射校正(MSC)处理原始光谱数据,比较不同预处理方法下的贝叶斯优化随机森林(BO-RF)估测效果,以MSC预处理后的数据为基础,运用遗传偏最小二乘算法结合连续投影算法(GA-PLS-SPA)进行最优特征波段选取,最后以GA-PLS、SPA和GA-PLS-SPA分别选取的特征波段作为输入变量,建立BO-RF、RF和BP神经网络模型来验证GA-PLS-SPA的普适性和广泛性。结果表明,MSC相比其他预处理方法对叶绿素含量的反演效果最好;相同估测模型条件下,基于GA-PLS-SPA建立的估测模型精度最高,选取特征波段数量最少,为7个,GA-PLS-SPA-BO-RF是估测叶绿素含量的最佳模型,训练集的R^(2)、RMSE和RPD分别为0.896、2.791和3.124,测试集的R^(2)、RMSE和RPD分别为0.913、2.965和3.414;相同算法建模条件下,BO-RF的精度明显高于RF和BP神经网络。MSC处理后的光谱能极大程度提取出辣椒叶片的叶绿素信息,GA-PLS-SPA能有效实现特征波段选取,降低模型复杂度,BO-RF具有良好的叶绿素含量反演能力。; 彭俊杰汪泓王宇肖玖军李可相邢丹; 关键词：辣椒叶绿素连续投影算法

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