尹林子
- 作品数：77 被引量：269H指数：8
- 供职机构：中南大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金湖南省普通高等学校教学改革研究项目国家杰出青年科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学冶金工程理学更多>>
- 《信号与系统》双教材教学方法的探讨
- 信号与系统是电信类专业重要的专业基础课。针对《信号与系统》课程教学中所遇到的一些问题，将双语教学与传统教学相结合，探讨双教材教学的定义、优势与存在的问题，并应用于电信类与非电信类专业的实践教学活动之中。从近几届本科教学实...
- 尹林子孙克辉
- 关键词：《信号与系统》
- 一种基于LSTM&DNN的高炉铁水硅含量预测方法及装置
- 本发明公开了一种基于LSTM&DNN的高炉铁水硅含量预测方法及装置，该方法基于皮尔森相关系数划分时滞属性、相关属性及冗余属性；并利用划分后的属性数据分别构建LSTM高炉硅含量模型和DNN高炉硅含量模型；通过BP神...
- 尹林子关羽吟蒋朝辉
- 一种决策表数据约简方法
- 本发明提供一种决策表数据约简方法，所述方法包括：步骤1，判断决策表数据集中最后一个条件属性是否为决策表核属性,如果是则将该属性的数据加入约简集R，执行步骤2；否则删除最后一列条件属性数据，重新执行步骤1；步骤2，将所述决...
- 尹林子许雪梅丁家峰蒋昭辉李乐李靖
- 基于k-means++的高炉铁水硅含量数据优选方法被引量：6
- 2020年
- 优质数据集是实现高炉铁水硅含量准确预报的基础。针对铁水硅含量数据记录不均衡,特别是部分样本周期内存在多个硅含量值且波动较大,难以与输入变量进行合理关联等难题,提出了一种基于k-means++聚类算法的铁水硅含量数据优选方法。该方法首先利用k-means++的快速聚类能力,将样本分簇,用以表征不同的炉况;其次统计各簇硅含量频数直方图,由此确定高频区间;最后以高频区间为标准,遴选与样本关联的最佳硅含量值。以某钢铁厂2650 m^3的高炉为例,分别建立基于多层感知器和LSTM的深度学习模型进行预测,结果表明,该优选方法处理的数据与传统均值法相比,均方误差可减少0.003,命中率提高10%以上,对铁水硅含量数据的预处理具有较好的指导意义。
- 尹林子关羽吟蒋朝辉许雪梅
- 关键词：动态建模神经网络高炉炼铁铁水硅含量
- 一种基于反向搜索和遗传算法的电路划分方法
- 本发明提供了一种基于反向搜索和遗传算法的电路划分方法，包括：对电路门级网表进行建模；从MIMO门级电路的输出端口进行反向搜索并记录每次搜索到的结果，根据反向搜索结果进行初始划分，将MIMO门级电路划分为数量与输出端口数量...
- 丁家峰张聪李新梅赵岩尹林子
- 一种用于构建高炉铁水硅含量预测模型的数据优选方法及系统
- 本发明公开了一种用于构建高炉铁水硅含量预测模型的数据优选方法及系统，运用非监督学习算法k‑means++进行聚类，将输入变量样本根据相似程度分簇，从复杂的高炉铁水数据中剔除异常的数据，强化了输入变量样本与硅含量数据之间的...
- 尹林子关羽吟蒋朝辉许雪梅
- 连续碳酸化分解过程的混合智能控制
- 2014年
- 为了解决连续碳酸化分解过程中分解率梯度与末槽分解率无法用精确数学模型描述的问题,以控制合适的分解梯度与合格的末槽分解率为目标,将专家控制与预测控制策略相结合,提出连续碳酸化分解过程智能控制模型.根据人工经验建立了专家知识库,一类知识库用来处理工况波动和仪表故障,另一类知识库根据各槽料浆成分信息,给出各个阀门开度的控制输出量,来实现正常工况情况下的分解率的稳定控制;并利用神经网络建立的预测模型预测系统下一时刻分解率输出,用以对专家控制模型输出反馈修正.应用结果表明:该方法有效地克服了大滞后因素的影响,分解过程的优化控制分解率合格率提高了4%,平均分解率提高了0.95%.
- 胡志坤姜斌尹林子陈晓龙谢永芳
- 关键词：铝酸钠溶液连续碳酸化分解预测控制神经网络
- “EDA技术与应用”课程教学改革与创新被引量：12
- 2017年
- 本文在分析"EDA技术与应用"课程特点的基础上,提出了基础导引-特色讲解-高级提升三阶段的理论教学模式、口袋实验室和专业实验箱相结合的实践教学模式以及归一化的平时成绩和集成平时作业的期末考试办法。多年的教学实践证明了这种教学方法的有效性。
- 丁家峰李新梅孙克辉尹林子赵岩
- 关键词：电子设计自动化可编程门阵列教学改革与创新
- 一种面向波动炉况的高炉铁水硅含量预测与补偿方法
- 本发明公开了一种面向波动炉况的高炉铁水硅含量预测与补偿方法，属于工业过程监控领域，包括以下步骤：(1)获取历史高炉冶炼数据，并将获取的历史高炉冶炼数据作为样本集；(2)选取输入集，基于BP神经网络在线预测模型预测高炉铁水...
- 尹林子李乐蒋朝辉许雪梅
- 基于大数据的高炉铁水硅含量预报关键属性判决方法
- 本发明公开了一种基于大数据的高炉铁水硅含量预报关键属性判决方法，包括以下步骤：将铁水硅含量及其相关属性数据表示为一个决策表，表中的每一行表示一个样本所有条件属性和决策属性的值，每一列表示某一条件属性或决策属性在所有样本中...
- 尹林子李靖蒋昭辉许雪梅丁家峰
