本节将要介绍的数字控制器直接设计方法,是假定被控对象本身是离散化模型或者是用离散化模型表示 的连续对象,直接以采样系统理论为基础,以Z变换为工具,在乙域中直接设计出数字控制器D(z)

一个复杂系统可能有多个输入和多个输出,并且以某种方式相互关联或耦合。为了分 析这样的系统,必须简化其数学表达式,转而借助于计算机来进行各种大量而乏味的分析 与计算。从这个观点来看,状态空间法对于系统分析是最适宜的

基础篇 第一章：绪论 第二章：关系数据库 第三章：关系数据库标准语言SQL 第四章：关系系统及其查询优化 第五章：关系数据理论 设计篇 第六章：数据库设计 系统篇 第七章：数据库恢复技术 第八章：并发控制 第九章：数据库安全性 第十章：数据库完整性

一、静态代码缺陷查找的角色 二、静态代码缺陷基本类别 三、静态代码缺陷查找的主要方法 四、静态代码缺陷查找的常见工具 五、理论基础：不动点

在求解线性方程组(System of Linear Equations)的算法中,有两类最基本的算法,一类 是直接法,即以消去为基础的解法。如果不考虑误差的影响,从理论上讲,它可以在固定 步数内求得方程组的准确解。另一类是迭代解法,它是一个逐步求得近似解的过程,这种 方法便于编制解题程序,但存在着迭代是否收敛及收敛速度快慢的问题

6.1 遗传算法的基本原理 6.1.1 遗传算法的基本遗传学基础 6.1.2 遗传算法的原理和特点 6.1.3 遗传算法的基本操作 6.2 遗传算法的模式理论 6.3 遗传算法应用中的一些基本问题 6.4 高级遗传算法 6.4.1 改进的复制方法 6.4.2 高级GA算法 6.5 微种群和双种群遗传算法 6.6 基于遗传算法的系统在线辨识 6.7 基于遗传算法的模糊控制 6.8 免疫遗传算法 6.8.1 免疫遗传算法的基本概念 6.8.2 免疫算子的机理与构造 6.8.3 TSP问题的免疫遗传算法

内容树、二叉树、森林的概念和性质,树与 二叉树的转换,树形结构的存储,遍历,哈夫 曼树的概念及应用。 要求通过学习和上机,深刻理解树形结构的 递归特性,为应用它解决实际问题奠定理论基础 并获得实践经验。理解并准确叙述树、二叉树、 森林及其有关概念并熟悉它们的基本性质,熟悉 树形结构的存储结构和中序线索二树,熟悉树 的遍历方法,尤其是二叉树的前序、中序和后序 遍历的递归与应用,知道树形结构的若干应用

一、理论课程教学大纲 《线性代数与概率论》教学大纲 《人体解剖生理学》教学大纲 《心理学基础》教学大纲 《逻辑学》教学大纲 《发展心理学》教学大纲 《心理统计学（含 SPSS）》教学大纲 《实验心理学（含实验）》教学大纲 《心理测量学》教学大纲 《心理科学研究方法》教学大纲 《认知心理学》教学大纲 《基础心理学实验》教学大纲 《生理心理学》教学大纲 《心理学史》教学大纲 《社会心理学》教学大纲 《人格心理学》教学大纲 《教育心理学》教学大纲 《心理学研究前沿》教学大纲 《心理学论文写作》教学大纲 《质性研究方法》教学大纲 《计算机与心理学研究》教学大纲 《现代心理测量理论》教学大纲 《心理学研究技术-行为研究》教学大纲 《多因素实验设计》教学大纲 《高级心理统计》教学大纲 《心理学研究技术 2-神经心理（ERP）研究》教学大纲 《心理学研究技术 3-神经心理（FNIRS 和 FMRI）研究》 《认知神经科学导论》教学大纲 《心理语言学》教学大纲 《实验儿童心理学》教学大纲 《中老年心理发展研究》教学大纲 《青少年心理发展研究》教学大纲 《社会性与人格发展》教学大纲 《学习与记忆》教学大纲 《阅读心理学》教学大纲 《认知发展与促进》教学大纲 《情绪心理学》教学大纲 《成瘾行为》教学大纲 《积极心理学》教学大纲 《医学心理学》教学大纲 《变态心理学》教学大纲 《心理评估与诊断》教学大纲 《团体心理辅导》教学大纲 《心理咨询理论与技术》教学大纲 《决策心理学》教学大纲 《工程心理学》教学大纲 《组织管理心理学》教学大纲 《人力资源管理》教学大纲 《消费行为学》教学大纲 《人员素质测评》教学大纲 《用户体验与市场调查》教学大纲 《职业健康心理学》教学大纲 二、集中性实践教学环节课程教学大纲 《劳动教育》教学大纲 《学术讲座》教学大纲 《专业实习》教学大纲 《项目实践》教学大纲 《毕业论文》教学大纲 三、附录 课程思政要点解析

在弹塑性有限变形理论的基础上,应用大型通用有限元分析软件ANSYS对平三角孔型中轧件的变形进行了模拟.该分析软件是基于Newton-Raphson法的迭代过程,用一系列近似值逐渐收敛于实际的非线性解.为验证有限元模拟的准确性,还应用视塑性方法进行了实验研究.为保证实验精度,采用数控技术和激光技术刻制网格,并采用体视显微镜放大网格,以及采用计算机图像处理系统自动采集数据.计算结果与实验符合较好

• 贝叶斯推理提供了一种概率手段，基于如下的 假定：待考察的量遵循某概率分布，且可根据 这些概率及已观察到的数据进行推理，以作出 最优的决策。 • 贝叶斯推理为衡量多个假设的置信度提供了定 量的方法 • 贝叶斯推理为直接操作概率的学习算法提供了 基础，也为其他算法的分析提供了理论框架