在长流程浮选过程中,生产指标难以在线检测,造成操作不及时,影响系统的稳定运行.本文提出了一种基于多源数据的铝土矿浮选过程生产指标集成建模方法.首先结合浮选机理和现场工人经验,分析影响和反映生产指标的多源数据(生产数据和泡沫图像特征数据);然后分别建立各生产指标预测子模型和同步误差补偿子模型;最后采用信息熵和智能协调策略分别构建精矿品位和尾矿品位的集成预测模型.工业验证和工况分析表明,本文集成建模方法具有良好的预测性能和较强的泛化性,为基于生产指标的浮选过程操作参数控制和全流程优化奠定基础.

多输入多输出非线性系统的最小二乘支持向量机广义逆控制

采用激光诱导击穿光谱（LIBS）技术结合偏最小二乘判别分析（PLS-DA）对新疆、青海和俄罗斯的白色软玉进行产地研究。选取产自新疆（和田、于田、且末）、青海（格尔木）、俄罗斯（贝加尔湖）的146个白色软玉样品作为样品集，从样品集中随机抽取111个样品作为校正集，用于建立PLS-DA识别模型，剩余35个样品作为验证集，用于检验PLS-DA识别模型的预测效果。采用LIBS对三个产地的软玉样品进行成分分析，选择Na、K、Al、Li、Be、Mn、Sr、Zr、Ba、Y、Ce作为目标元素，并选取589.995，766.490，396.152，670.793，313.042，257.610，407.771，389.138，455.403，437.493，401.239 nm处的谱线作为目标元素的分析谱线，选取Si元素作为内标元素，以其在 288.158 nm处的谱线作为内标元素分析谱线，分别计算各目标元素与内标元素的谱线强度的比值Rx，由Rx组成自变量矩阵，用于模型的建立与预测。实验结果表明，采用LIBS结合PLS-DA建立的产地识别模型，其校正自变量和验证自变量与实际分类变量的相关系数都大于0.9

研制了一套人眼安全的全光纤相干多普勒激光测风雷达系统。系统采用1550 nm 全光纤单频保偏激光器作为激光发射光源，激光器单脉冲能量0.2 mJ，重复频率10 kHz，脉冲半高全宽400 ns，线宽小于1 MHz。激光雷达接收望远镜和扫描器口径100 mm，采用速度方位显示(VAD)扫描模式对不同方位的视线风速进行测量，使用平衡探测器接收回波相干信号，通过1 G/s的模拟数字(AD)采集卡对相干探测信号进行采集，在现场可编程门阵列(FPGA)数字信号处理器中进行1024点快速傅里叶变换(FFT)得到不同距离门回波信号功率谱信息。对于获得的各方位视线风速，研究采用非线性最小二乘法对激光雷达测量的风速剖面矢量进行反演。激光雷达与风廓线雷达测量的风速进行了对比，两者测量的水平风速，风向和竖直风速相关系数分别为0.988，0.941和0.966。

实验水箱机理建模-最小二乘辨识参数说明书+源码。

      针对当前模糊隶属函数构造方法中存在的问题，提出一种构造模糊隶属函数方法．采用最小二乘法拟合离散数据来获得隶属函数．为减小拟合误差，采用了3项措施以达到预期目标．所构建的隶属函数，对任意输入物理量可直接得到其对应模糊语言变量的隶属度，从而有效避免专家指定隶属度的主观臆断性及不一致性．该方法简单、求解精度高，具有广泛适用性和较强的应用价值．仿真结果证实了该方法的有效性．

针对传统DV-Hop算法定位精度差的问题,加权DV-Hop算法优化了待计算节点的平均单跳距离。在存在GPS定位误差的情况下,对加权DV-Hop算法进行了改进,利用最小二乘法优化全网信标节点的平均单跳距离,利用二次曲线算法代替三边测量法。随机单次仿真的平均定位误差较传统算法降低13.01%,较加权DV-Hop算法降低8.94%,重复实验仿真结果同样表明算法精度、稳定性有显著提高。

根据外部测量设备，测量的位置数据转换成离散坐标，通过最小二乘法拟合出圆的方程。并计算圆心坐标+圆半径。

使用office绘制的棋盘格，9乘6大小，格子大小为22mm，可以根据需要自己设置

用于非线性最小二乘问题，通过高斯牛顿迭代实现 用于非线性最小二乘问题，通过高斯牛顿迭代实现 用于非线性最小二乘问题，通过高斯牛顿迭代实现 用于非线性最小二乘问题，通过高斯牛顿迭代实现