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数据驱动的PID控制器及其在纸浆中和过程中的应用

研究热轧中板轧制变形规程的在线优化设计，包括轧制前的预计算以及轧制中的在线修正。在轧制数学模型基础上，将轧制规程优化设计分为负荷分配道次和板形道次。在板形道次，给出其线性规划数学模型，并利用单纯形算法求解，分析了不同约束集对最优规程的影响并进行了仿真，确定了最佳约束集。轧制过程中利用实测数据进行模型自适应及规程在线修正。经若干中板厂应用结果表明，该方法节约轧制时间且板形良好，异板差0.1mm之内的命中率大于95%，成材率提高0.5%。

1. 部署方便，适合公司内部使用 2. 带用户管理，权限管理等 3. 可以方便地连现有数据库，前端作图，共享都交给它吧 4. 面板可以整合不同图表，表达同一个主题 5 参数化配置，可以自定义可交互的前端

摘要针对藻类荧光光谱解析中常见的信息冗余和光谱相关性问题，基于偏最小二乘（ＰＬＳ）的方法，提出了区间蒙特卡罗偏最小二乘（）方法，有效地解决了特征波长的选取问题。

客户细分python 该项目将客户细分应用于公司的客户数据，并基于此得出结论和数据驱动的想法。 数据集 该数据集是在线超级市场公司Ulabox的客户数据。 数据集可在此链接中找到 客户细分 在客户细分中，我们将相似的客户分类到同一集群中并对其进行分析。 它可以显示如下信息： 谁是公司最有价值的客户 公司有什么样的客户 这可以用于有针对性的营销和其他营销策略。 有时，它甚至可以揭示市场上潜在的空白空间，而这还没有公司占据。 好吧，我们可以在这里发挥创意。 聚类 聚类是一个过程，其中我们将相似的数据点放入同一聚类中。 有很多算法可以做到这一点，例如团簇式聚类，kmeans聚类，高斯混合模型等。 映射到项目 order_segmentation_0.0.ipynb文件包含详细的注释以及对数据中的订单进行细分的说明。 我也在其中添加了我的想法。 这是一个干净的步骤。 我建议从那里开始。 c

拷贝数据驱动mysql-connector-java-5.1.25-bin.jar到jira安装目录下的lib目录

热轧带钢生产工艺介绍.pptx

2021数学建模模拟题

偏最小二乘判别式的类分离评估使用 Hotelling 的 T2 进行分析或主成分分析。 输入数据：具有 N 个样本和 M 个变量的 N x M 矩阵classVec：带有数字类标签的 N x 1 向量 参考AM Goodpaster，马肯尼迪，Chemom。 英特尔。 实验室系统。 109, 162–170 (2011)。