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许桂清

作品数:9 被引量:18H指数:3
供职机构:东北大学信息科学与工程学院更多>>
发文基金:“九五”国家科技攻关计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术冶金工程理学更多>>

文献类型

  • 8篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 6篇自动化与计算...
  • 4篇冶金工程
  • 1篇理学

主题

  • 5篇专家系统
  • 4篇高炉
  • 3篇神经网
  • 3篇神经网络
  • 3篇煤气
  • 3篇煤气流
  • 2篇神经元网络
  • 2篇图象
  • 2篇煤气流分布
  • 2篇模式识别
  • 2篇高炉煤气
  • 2篇高炉煤气流
  • 2篇布料
  • 2篇布料制度
  • 1篇智能控制
  • 1篇神经网络模型
  • 1篇神经网络专家...
  • 1篇实时专家系统
  • 1篇铁水
  • 1篇图象处理

机构

  • 8篇东北大学
  • 2篇鞍山师范学院
  • 1篇东北师范大学
  • 1篇辽宁省交通高...
  • 1篇辽宁大学
  • 1篇中国刑警学院

作者

  • 9篇许桂清
  • 7篇周建常
  • 3篇姜慧研
  • 1篇徐雅娜
  • 1篇秦玉海
  • 1篇李世清
  • 1篇李景银
  • 1篇郭宏飞

传媒

  • 2篇基础自动化
  • 2篇控制与决策
  • 2篇计算机文汇
  • 1篇辽宁师范大学...
  • 1篇东北大学学报...

年份

  • 1篇2004
  • 2篇2001
  • 2篇2000
  • 1篇1997
  • 1篇1996
  • 2篇1994
9 条 记 录,以下是 1-9
排序方式:
高炉煤气流分布模式识别与布料操作指导专家系统被引量:2
2001年
将模式识别中的统计方法与人工神经网络方法相结合 ,设计出一种综合的高炉煤气流分布模式识别系统。基于鞍钢 10 #高炉操作工艺 ,将该模式识别系统与专家系统相结合 。
姜慧研许桂清周建常
关键词:煤气流分布布料制度专家系统模式识别高炉
图象文件格式分析被引量:1
1994年
由于输入设备的不同,存储在计算机中的图象文件格式也不同,本文较详细地讨论了几种典型图象文件的存储格式,并给出了相应的处理程序。
许桂清
关键词:图象存储图象文件格式图象数据
实时专家系统中反应—规划—动作的集成被引量:1
1997年
以AMPE模型为基础,探讨了在动态环境下AI系统如何集成响应执行和规划生成的问题。AMPE模型是从实际应用中演化出的AI模型,采用分离结构,在规划中引入一类被称为观察点的特殊行为,支持异步重规划。描述了AMPE的各类规划行为的形式和消息的基本结构。给出一个规划表示的实例。
郭宏飞李景银许桂清周建常
关键词:人工智能实时专家系统
图象技术及其应用
1994年
图象技术是当前计算机的热门技术之一。本文重点讨论了图象的输入、输出、存储和图象处理等关键性技术。并对图象技术的应用前景加以讨论。
李世清许桂清秦玉海
关键词:图象处理图象技术汉字识别
神经网络专家系统在高炉布料控制中的应用被引量:4
2000年
将模式识别中的统计方法与人工神经元网络方法有机地结合起来,设计了一种综合的高炉煤气流分布模式识别系统。并基于鞍钢10#高炉操作工艺.将该模式识别系统与专家系统相结合,建立了高炉布料操作专家系统。
姜慧研许桂清周建常
关键词:专家系统煤气流分布布料制度高炉神经网络
BP算法在高炉煤气流分布模式识别中的应用被引量:4
2000年
将模式识别中的统计方法与人工神经网络方法有机地结合起来 ,设计了一种综合的高炉煤气流分布模式识别系统·该系统具有精度高、训练时间短、收敛速度快等特点 ,为实现高炉实时操作控制奠定了基础·所研制的高炉煤气流分布模式识别系统的可视化软件界面友好 ,美观易用·
姜慧研许桂清周建常
关键词:模式识别BP算法高炉煤气流
神经网络在高炉铁水含硫量预报中的应用被引量:6
2001年
将TD方法与人工神经元网络方法有机地结合起来 ,提出了一种在高炉铁水含硫量预报中的应用策略。并基于鞍钢 10 # 高炉操作过程 。
徐雅娜许桂清周建常
关键词:专家系统神经网络高炉冶炼
基于情况的含硅量预报专家系统
介绍一个应用于高炉的实时含硅量预报专家系统。该系统利用专家经验和多模型预报;对于基于情况的多模型预报采用了开放的贴近度识别方法;而且为提高系统的适应性,各模型都配有相应的离线参数自学习。该系统在鞍钢现场运行效果良好,目前...
单会元傅晓明许桂清周建常
关键词:专家系统自适应辨识智能控制神经元网络
文献传递
神经网络模型与时差方法结合的应用
2004年
将时差方法与人工神经元网络方法有机地结合起来,提出了一种在高炉铁水含硫量预报中的应用策略.并基于鞍钢10#高炉操作过程,建立了高炉铁水含硫量预报专家系统.
徐雅娜许桂清周建常
关键词:神经网络模型人工神经元网络
共1页<1>
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