系统研究了面向复杂系统监测时变信号的实时故障检测与识别问题.采用滑窗Mallat小波快速变换克服传统小波变换的时域全局依耐性并提高计算效率,使之适应于实时故障检测;针对时变信号的故障模式识别难题,在故障检测基础上采用改进动态循环神经网络(improved dynamic recurrent neural network,IDRNN)进行智能故障识别.最后将滑动时窗小波检测模块及最优IDRNN网络模块嵌入某型完整卫星姿态控制系统仿真平台进行在线故障诊断.试验结果表明:实时条件下的滑动窗口小波变换与传统小波变换具有一致性,IDRNN对于时变信号识别具有较好的时域泛化能力,将滑窗移动时不变小波方法与IDRNN结合可以实现面向复杂系统监测实时信号的故障检测及复合模式分类

根据钢铁工业逆向供应链流程,分析了钢铁工业逆向供应链及其服务的基本定义和三个服务主体的特征.在此基础上,构建了一种二层级三维度钢铁工业逆向供应链服务过程模型.在服务抽象维、服务组织与协同运作维、服务网络跨级控制与服务增值维等三个维度构成的空间里,完成由服务方案匹配与决策实现的三阶段构成的第一级服务响应以及由服务功能实现的两阶段构成的第二级服务响应过程.探讨了服务过程实现中的服务模块化、服务知识获取与共享、服务模块智能匹配等关键技术.以某钢铁企业废钢逆向供应服务为实际应用案例,验证了模型的可行性

模块三数控车床与操作 数控车床认识项目→ 项目一数控车床特点→ 项目二数控车床分类→ 项目三数控车床主要加工对象→ 项目四数控车床主要技术参数→

模块ニ数控机床结构及主要部件 项目三数控机床的主传动系统 一、主传动系统作用 产生主切削力 二、对主传动系统的要求 1.足够的转速范围 2.足够的功率和扭矩 3.各零部件应具有足够的精度、强度、刚度和抗振性 4.噪声低、运行平稳

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模块（组合）网络 （1） 产生的背景 （a) 更好的映射非线性函数 （b) 模拟人类神经系统,分工合作 （c) 在控制中,克服“时间交叉”(Temporal Crosstalk) 现象

一、招聘管理模块 实验目的：通过软件中招聘管理模块的模拟练习， 可了解和掌握招聘的全过程，了解不同岗位的不同需求， 掌握面试技巧。通过模拟练习可以将书本的知识灵活应用 于实际当中，以达到理论与实际相结合的目的

描述性统计分析是统计分析的第一步，做好这第一步是下面进行正确统计推断的 先决条件。SPSS 的许多模块均可完成描述性分析，但专门为该目的而设计的几 个模块则集中在 Descriptive Statistics 菜单中，最常用的是列在最前面的四 个过程：Frequencies 过程的特色是产生频数表；Descriptives 过程则进行一般 性的统计描述；

8.1 库 8.2 模块

模块ニ数控机床结构及主要部件 数控机床认识项目→ 项目一数控机床组成→ 项目二数控机床结构性能与布局特点 数控机床了解项目→ 项目一数控机床坐标系→ 项目二数控系统→ 项目三数控机床的主传动系统→ 项目四数控机床的进给传动系统→ 项目五检测装置→