王珂
- 作品数：22 被引量：75H指数：6
- 供职机构：鞍山钢铁集团公司更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理电气工程理学更多>>
- 利用氧化碱浸、分级及磁重联合再选钒钛磁铁精矿的方法
- 本发明涉及一种利用氧化碱浸、分级及磁重联合再选钒钛磁铁精矿的方法，包括如下步骤：将钒钛磁铁精矿置于碱溶液中，加入氧化剂，然后在220℃～330℃的温度下碱浸反应0.5～2.0小时，将反应物进行过滤，得滤液和碱浸滤饼A，将...
- 郭客张志强韩晓东王绍燕王珂李化刘晓明宋仁峰
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- 利用氧化碱浸、分级及磁选再选钒钛磁铁精矿的方法
- 本发明涉及一种利用氧化碱浸、分级及磁选再选钒钛磁铁精矿的方法，包括如下步骤：将钒钛磁铁精矿置于碱溶液中，加入氧化剂，然后在220℃～330℃的温度下碱浸反应0.5～2小时，将反应物进行过滤，得滤液和碱浸滤饼A，将浸滤饼A...
- 宋仁峰王珂刘政东韩晓东曹新全李化朱大鹏刘晓明
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- 电力系统机组组合问题的动态双种群粒子群算法被引量：6
- 2008年
- 针对标准粒子群优化算法易陷入局部最优点的缺点,提出了动态双种群粒子群优化算法(DDPSO)。该算法中两个子种群规模随进化过程不断变化,进化中分别采用不同的学习策略且相互交换信息。将该算法应用于机组组合问题中,采用实数矩阵编码方法对发电计划进行编码,将两层优化问题转化为单层优化问题,直接运用DDPSO算法求解。仿真结果表明,用该方法解决机组组合问题具有良好的精度和鲁棒性。
- 李丹高立群王珂黄越
- 关键词：粒子群优化机组组合
- 利用氧化碱浸、酸洗及磁重联合再选钒钛磁铁精矿的方法
- 本发明涉及一种利用氧化碱浸、酸洗及磁重联合再选钒钛磁铁精矿的方法，包括如下步骤：氧化碱浸将钒钛磁铁精矿，置于碱溶液中，加入氧化剂，然后在220℃～330℃的温度下碱浸反应0.5～2小时，过滤，得滤液和碱浸滤饼A，将碱浸滤...
- 刘晓明王珂王绍燕郭客朱大鹏王忠红赵亮宋仁峰
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- 基于决策者偏好投影寻踪模型的多属性决策法被引量：11
- 2007年
- 针对现有主观赋权法和客观赋权法的不足,提出了一种新的综合赋权方法——基于决策者偏好及投影寻踪聚类模型的综合赋权法。该方法运用投影寻踪聚类模型,把多属性决策问题中的高维数据转化到低维子空间,同时用自适应粒子群优化算法来优化投影指标函数和模型参数,获得了决策属性体系最佳投影方向和投影值,揭示了高维数据的结构特征。同时,也考虑了决策者对不同属性的偏好,使对属性的赋权达到主观与客观的统一。最后通过一个仿真实例说明了该方法的可行性与有效性。
- 高立群李丹王珂
- 关键词：多属性决策粒子群优化算法
- 企业物资采购价格管控系统的构建与实施被引量：5
- 2011年
- 鞍钢集团矿业公司是大型国有钢铁企业鞍山钢铁集团公司的一个全资子公司。鞍钢集团矿业公司供销公司是鞍钢集团矿业公司负责物资、矿产品采购、销售的专业公司，成立于2002年4月。在公司管理架构方面，设置计划招标室、设备采购室、材料采购室、原燃料采购室、储运室、综合室、销售室等7个职能处室，储运室下设11个仓储库房和供应站及汽车备件、轴承电气2个超市。
- 李之奇王珂刘荣
- 关键词：物资采购价格管控
- 非线性组合系统基于Lyapunov函数的导数估计神经网络控制设计
- 本文对于非线性组合系统,提出了一种新的跟踪问题控制器设计方法.这种设计方法的基本原理是利用神经网络的近似能力来估计未知Lyapunov方程的导数.采用了一种预置策略可以保证某一信号有界且不等于零.该设计方法可以保证跟踪误...
- 刘恩东井元伟王珂张嗣瀛
- 关键词：非线性组合系统鲁棒自适应控制LYAPUNOV函数
- 文献传递
- 利用煅烧、氧化碱浸、脱泥及磁选钒钛磁铁精矿的方法
- 本发明涉及一种利用煅烧、氧化碱浸、脱泥及磁选钒钛磁铁精矿的方法，包括如下步骤：将钒钛磁铁精矿按重量1:0.1～0.2的比例加入CaO，在800℃～1400℃的温度下煅烧，煅烧产品A置于质量浓度为5%～52%的碱溶液中，加...
- 刘政东赵亮刘晓明王珂郭客陈巍王忠红宋仁峰
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- 基于神经网络的STATCOM非线性鲁棒逆推设计被引量：10
- 2005年
- 针对带有STATCOM的单机无穷大总线系统,提出了一种新的神经网络逆推控制方法,设计了STATCOM的非线性控制器.这个方法对于参数变动是系统化的和鲁棒的,且是根据众所周知的逆推控制技术.所得的控制器能够保证跟踪误差和连接权有界.同时不需要预先知道神经网络连接权最优值的上界.神经网络的连接权值在线进行调整,而无需离线学习.仿真结果表明该方法的有效性.
- 刘恩东井元伟王珂张嗣瀛
- 关键词：电力系统柔性交流输电系统静止同步补偿器神经网络
- 基于动态多种群粒子群支持向量机的短期负荷预测被引量：9
- 2008年
- 针对标准粒子群优化(PSO)算法存在易陷入局部极值点的缺点,提出了一种基于物种概念的动态多种群粒子群优化算法(DMPSO)。在DMPSO中引入了物种概念,在进化过程中动态确定物种,利用种群多样性信息动态调整物种半径,通过物种对解空间的不同区域进行搜索,最终确定出各极值点。将DMPSO算法和支持向量机(SVM)相结合,形成了解决电力系统短期负荷预测问题的新方法(DMPSO-SVM)。在该方法中利用DMPSO算法来优化SVM中的参数,利用快速傅立叶变换(FFT)进行频谱分析并确定SVM的输入量。电力系统短期负荷预测的实际算例表明,与传统预测方法相比,该方法具有更高的预测精度和鲁棒性。
- 李丹高立群王珂黄越
- 关键词：粒子群优化动态多种群支持向量机负荷预测
