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张成: 作品数：39 被引量：110H指数：7; 供职机构：沈阳化工大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金辽宁省自然科学基金辽宁省教育厅基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术理学文化科学社会学更多>>

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浅谈高等数学与新课标下中学数学教学的衔接被引量：1: 2013年; 大学高等数学和中学数学在各方面的脱节,直接影响高等数学的教学质量.考虑到新课标下高中数学生本教学的特点,在大学高等数学教学中继续利用生本教育,指导学生掌握学习方法,正确使用数学语言及重视能力培养是进行教学衔接的有效方法,以此进一步提高教学质量及学习效果.; 徐涛张成; 关键词：高等数学中学数学生本教育教学衔接

基于加权统计特征KICA的故障检测与诊断方法被引量：7: 2022年; 针对核独立元分析(kernel independent component analysis,KICA)在非线性动态过程中对微小故障检测率低的问题,提出一种基于加权统计特征KICA(weighted statistical feature KICA,WSFKICA)的故障检测与诊断方法。首先,利用KICA从原始数据中捕获独立元数据和残差数据;然后,通过加权统计特征和滑动窗口获取改进统计特征数据集,并由此数据集构建统计量进行故障检测;最后,利用基于变量贡献图的方法进行过程故障诊断。与传统KICA统计量相比,所提方法的统计量对非线性动态过程中的微小故障具有更高的故障检测性能。应用该方法对一个数值例子和田纳西-伊斯曼(Tennessee-Eastman,TE)过程进行仿真测试,仿真结果显示出所提方法相对于独立元分析(ICA)、KICA、核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)和统计局部核主成分分析(statistical local kernel principal component analysis,SLKPCA)检测的优势。; 张成潘立志李元; 关键词：独立元分析统计特征过程控制参数估值动态仿真

基于双近邻标准化和PCA的多阶段过程故障检测被引量：16: 2018年; 现代工业产品的生产往往需要多个生产阶段,多阶段生产过程的故障检测成为一个重要问题。多阶段过程数据具有多中心、各工序数据结构不同等特征。针对多阶段过程数据的特征,提出了基于双近邻标准化和主元分析的故障检测方法(DLNS-PCA)。首先寻找样本的双层局部近邻集;其次使用双层局部近邻集的信息标准化样本,得到标准样本;最后在标准样本集上使用主元分析方法进行故障检测。双局部近邻标准化能够将各阶段数据的中心平移到同一点,并且调整各阶段数据的离散程度,使之近似相等,从而将多阶段过程数据融合为服从单一多元高斯分布的数据。进行了青霉素发酵过程故障检测实验,实验结果表明DLNS-PCA方法相对于PCA、KPCA、FDk NN等方法对多阶段过程故障具有更高的检测率。DLNS-PCA方法提高了多阶段过程故障检测能力。; 冯立伟冯立伟李元张成; 关键词：故障检测主元分析过程控制

基于改进的局部近邻标准化和kNN的多阶段过程故障检测被引量：3: 2018年; 针对多阶段过程数据具有多中心和各工序结构不同的特征问题,提出了一种基于改进的局部近邻标准化和k近邻的故障检测(ILNS-kNN)方法。首先寻找样本的前k个近邻样本的前K局部近邻集;其次使用局部近邻集的均值和标准差来标准化样本,获得标准样本;最后在标准样本集上计算样本的累积近邻距离作为检测指标进行故障检测。改进的局部近邻标准化(ILNS)将各阶段数据的中心平移到原点,并且调整各阶段数据的离散程度,使之近似相等,从而将多阶段过程数据融合为服从单一多元高斯分布的单阶段数据。进行了青霉素发酵过程故障检测实验。实验结果表明ILNS-kNN方法对所设置的六类故障的检测率高于97%。ILNS-kNN方法在保持对一般多阶段过程故障的检测能力的同时,能够实现对阶段方差差异显著的多阶段过程故障的检测,从而更好地保证多阶段生产过程的安全性和产品的高质量。; 冯立伟冯立伟李元张成; 关键词：K近邻故障检测主元分析

基于DSP的人脸检测算法设计与实现: 人脸检测是基于图像处理的人机交互技术的重要研究内容之一,它是指给定静止图像或视频序列,不管图像中人脸的位置、大小、方向、姿势、光照等如何变化,找到并定位所有人脸确切位置的技术。除此之外,人脸检测作为人脸信息处理中的一项关...; 张成; 关键词：人脸检测肤色模型图像处理; 文献传递

基于局部马氏距离的加权k近邻故障检测方法被引量：6: 2017年; 针对复杂工业生产过程中,多工况数据的中心漂移、模态密度差异大和变量尺度不同的三个特征,提出了基于局部马氏距离的加权k近邻(lm-w-k NN)故障检测方法.首先在欧式距离下寻找训练样本x在训练数据集中的前N近邻集,在前N个近邻集下计算x与其第k个近邻的马氏距离,其次以此近邻的局部k近邻集的平均局部马氏距离的倒数为权重,把加权马氏距离作为统计量D,统计量D能够降低中心漂移和模态方差差异大的影响且能在同一尺度上度量各变量,利用D的分布确定检测控制限;最后计算待检测数据的统计值,并与控制限作比较,实现在线故障检测.使用lm-w-k NN方法对非线性和多模态两个模拟实例进行故障检测,并与PCA方法、欧式k NN方法、马氏k NN方法作比较,验证了lm-w-k NN方法的有效性.; 冯立伟张成李元谢彦红; 关键词：主元分析 K近邻多模态故障检测

基于WEB平台《高等数学》在线教学网站的实现: 2011年; 高等数学在线教学网站是高等数学理论教学的辅助手段。重点介绍课程网站的开发理念，即网站开发的最终目的是追求教学效果的优良性。在此基础上重点介绍在线公式编辑器的开发与设计．应用ASP技术辅助CODECOGS Engineering提供的Latex系统，实现师生关于数学问题的在线交流，解决基于WEB数学公式传输的问题，以保证在线课程网站的专业性。; 张成李明辉; 关键词：高等数学在线教学网站设计公式编辑器 ASP

二维对流扩散方程的有限元计算方法: 2016年; 针对二维对流扩散方程边值问题,采用三角形剖分,使用二维线性有限元进行计算分析。采用matlab编写了计算程序,使用算例进行了数值实验,实验结果表明数值解具有较高的计算精度。; 冯立伟张成屈福志; 关键词：有限元 MATLAB

核参数判别选择方法在核主元分析中的应用被引量：1: 2014年; 针对核主元分析(KPCA)中高斯核参数β的经验选取问题,提出了核主元分析的核参数判别选择方法。依据训练样本的类标签计算类内、类间核窗宽,在以上核窗宽中经判别选择方法确定核参数。根据判别选择核参数所确定的核矩阵,能够准确描述训练空间的结构特征。用主成分分析(PCA)对特征空间进行分解,提取主成分以实现降维和特征提取。判别核窗宽方法在分类密集区域选择较小窗宽,在分类稀疏区域选择较大窗宽。将判别核主成分分析(Dis-KPCA)应用到数据模拟实例和田纳西过程(TEP),通过与KPCA、PCA方法比较,实验结果表明,Dis-KPCA方法有效地对样本数据降维且将三个类别数据100%分开,因此,所提方法的降维精度更高。; 张成李娜李元逄玉俊; 关键词：非线性降维核主元分析

基于SPOC的普通高校《运筹学》课程教学研究: 2016年; 本文首先介绍了SPOC教学模式的概念和特点,说明了这些特点与大学课堂的适应性;其次,总结和分析了传统课堂教学存在的突出问题,这些问题对课程的教学改革提出了迫切需求;最后,提出了基于SPOC模式的课程教学设计,设计分别从课堂内、课堂外和课程考核三方面对传统课堂教学进行改变,目标是提高学生在课堂内外学习的效率。; 洪宗友谢彦红张成李扬王江徐涛赵文丹; 关键词：运筹学教学研究

张成

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