在对经典Dijkstra算法和A*算法分析的基础上对它们分别进行了改进.在经典Dijkstra算法中,针对当前不相连节点间路径长度为无穷大这一特点,首先对两个节点是否相连进行判断;若发现两个节点并不相连时,则舍去相应计算,从而减小计算量.针对A*算法在实际应用中搜索效率低的缺点,将经典A*算法搜索出的原始最优路径中的节点依次进行封堵后,再按照经典A*算法搜索出相应的新最优路径,最后再将原始最优路径与这些新最优路径进行对比,以便确定最终的最优路径.仿真研究表明:改进的Dijkstra算法可以减少大量的无关节点计算,提高运算的效率;改进的A*算法则可以提高搜索到最优路径的成功率

具有 Fortran和C高级计算机语言知识的读者可能已经注意到,如果用它们去进 行程序设计,尤其当涉及矩阵运算或画图时,编程会很麻烦。比如说,若想求解一个 线性代数方程组AX=B→>X=A-B,用户得首先编写一个主程序,然后编写一个子程序 去读入各个矩阵的元素,之后再编写一个子程序,求解相应的方程,最后输出结果 般说来,求解线性方程组这样一个简单的功能需要100多条源程序。 Matlab的首创者 Cleve Moler博士在数值分析,特别是在是指线性代数的领域中 很有影响

重点：正弦波振荡的条件、正弦波振荡电路的组成及电路产生正弦波振荡可能性的判断方法,桥式正弦波振荡电路的工作原理、振荡频率和起振条件,LC、石英晶体正弦波振荡电路的组成和影响振荡频率的因素；单限、滞回、双限比较器的特点及用途,电压比较器电压传输特性的分析方法；矩形波、三角波、锯齿波振荡电路的波形分析及影响振荡频率、振荡幅值的因素。难点：本章所讲述的电路具有一定的综合性,例如,三角波振荡电路中既含有集成运放工作在线性区的积分运算电路,又含有集成运放工作在非线性区的滞回比较器,因而给学习带来一定的困难

一、检验工作程序 1. 取样：应科学、真实和有代表性，要求均匀、合理 2. 性状——包括外观、色泽、物理常数等 3. 鉴别——判断药物的真伪 4. 检查——判断药物的纯度，采用限度试验。检查项下包括：杂质检查、有效性、均一性和安全性试验 5. 含量测定——判断有效成分含量是否符合规定 6. 原始记录——必须完整、真实、具体，其是原始档案，应与检验工作同步进行 7. 检验报告——要求依据准确、数据无误、结论明确 二、误差与偏差 1. 误差——测定值与真实值的偏离称为误差（有绝对误差和相对误差、系统误差和偶然误差之分） 2. 偏差——一组测量值之间彼此符合程度称为偏差，常用SD、RSD表示 3. 降低误差的方法——选择合适的分析方法、校准仪器、增加平行试验、减少测量误差。做对照试验和空白试验 三、有效数字 1. 有效数字表示方法、有效位数确定 2. 修约规则（四舍六入五成双）与运算法则

教学重点、难点： 1 过程控制基础：自动控制系统基本概念，自动控制系统的组成，过渡过程与品质指标 2 被控对象特性：工业常用对象的特点及描述方法，对象特性参数及其测定方法，常见单容和双容工业对象应用 3 常用检测仪表：常用压力温度流量物位仪表的工作原理、特点、应用及选型 4 控制仪表及及控制规律：基本控制规律及其对系统过渡过程的影响，PID 运算原理，模拟控制器基本原理，数字控制算法， 5 执行器 ：执行器的基本组成，气动薄膜阀的结构、特点及应用，电动控制阀的结构、特点及应用，执行器气开气关形式及控制器正反作用的选择，控制阀口径的选择，仪表防爆技术 6 计算机控制系统：计算机控制系统的组成与特点，DDC 系统的基本原理，DCS、FCS 和SCADA 等常见计算机过程控制系统的基本概念 7 简单控制与复杂控制系统：简单控制系统的结构与组成，调节方案，调节规律及整定。串级调节系统，比值调节系统，均匀调节系统和前馈调节系统 8 工业自动化系统应用举例：石油加工，工业锅炉控制等

深度神经网络技术用于机械设备故障诊断展现出了巨大潜力，但繁重复杂的计算量对计算机硬件提出了严苛的要求，严重限制了其在实际工程中的应用。基于此提出一种新型的轻量级神经网络ShuffleNet，用于高速列车轮对轴承故障诊断研究。该网络模型基于模块化设计思想，包含多个高效率的ShuffleNet单元，通过运用分组卷积与深度可分离卷积技术极大改善了传统卷积操作的运算效率；同时使用通道混洗方法克服了通道分组带来的约束，改进了网络的损失精度。实验分析表明，所提网络模型可有效用于复杂工况下高速列车轮对轴承故障诊断，相比传统卷积神经网络、残差网络和Xception等当前深度神经网络模型，在保证诊断精度的同时，运行效率得到大幅提升。这为深度神经网络技术应用于工程实际，克服计算机硬件条件限制提供了一条新的途径

风能、太阳能等间歇式能源的引入和工业生产中大功率动态负载的增加，使得智能电网电力负荷越来越多呈现出大范围随机频繁波动的特点.动态负荷的增加对智能电能表的有功电能测量带来新挑战.传统的测量算法是针对稳态负荷而提出，因此无法解决智能电能表动态计量性能的改善问题.本文在传统MA （moving average）算法的基础上提出一种SDPA （segmented dot product accumulation）动态有功电能测量算法，该算法可在一定程度上减小动态功率条件下的测量误差.首先，分别讨论了传统MA和ⅡR （infinite impulse response）滤波器算法的动态响应速度和动态电能误差特性，指出两种算法对动态输入信号测量的局限性，并理论分析了影响各自动态计量性能的因素.以此为基础，提出智能电能表有功电能动态测量的SDPA算法，通过将待测的动态功率信号按周期截短、分段执行点积运算、并累加求和的方式实现动态测量.另外，通过按周期抽取的算法实现方式可以大大减少存储空间、提高运行速度.理论和仿真结果表明，与传统MA和ⅡR滤波器相比，SDPA算法在动态响应时间为一个基波周期的前提下，动态电能测量可达到较低误差水平

针对传统基于BP神经网络建立的连铸坯质量预测模型训练速度慢、适应能力弱、预测精度低等问题,本文提出一种基于极限学习机的连铸坯质量预测方法,对方大特钢60Si2Mn连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷进行预测,并与BP和遗传算法优化BP神经网络预测模型的预测结果进行分析对比.结果表明:BP及GA-BP神经网络预测模型对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为50%、57.5%、70%和72.5%;而基于极限学习机的连铸坯预测模型预测准确率更高,对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为85%和82.5%,且该模型具有极快的运算时间,仅需0.1 s.该模型可对连铸坯质量进行迅速准确地分析,为连铸坯质量预测的在线应用提供了一种新的方法

为探究口环密封对多级离心泵转子横-轴双向耦合振动的影响，基于空间欧拉角变换及有限元法，建立了多级离心泵转子系统叶轮和轴系的微分运动方程，在此基础上，充分考虑口环流体激振力和多种轴向力的耦合作用，利用矩阵运算方法建立了多级离心泵湿转子的横-轴双向耦合振动模型，并采用Newmark法对双向耦合系统的瞬态动力学特性进行求解，重点研究了口环密封长度、压差和间隙对系统耦合振动特性的变化规律，计算了不同密封参数下的流体激振力.计算结果表明，口环密封对转子系统横向振动的洛马金效应随着密封长度和压差的增大以及间隙的减小愈发明显，转子系统的横向稳态振动收敛速度快于轴向稳态振动的收敛速度，两向瞬态振动的振动频率呈现出完全不同的特性.此外，密封的流体激振力与密封长度呈现非线性变化关系，而与密封压差和间隙呈现线性变化关系

针对突发灾害事故应急决策过程中存在的模糊性和随机性问题，提出了一种基于云模型的应急决策方法.首先根据突发灾害事故应急的目标和特点选择决策指标并建立决策指标集；然后基于决策者的语言值及其对应的数域确定决策指标的权重值和评价值，利用逆向云发生器算法生成云模型的数字特征；再利用综合云的思想，运用云运算规则，得到各应急方案的评价云；最后把应急方案的评价云与评价标准云进行相似性比较，综合判断应急方案的评价等级并优选最佳的应急方案.实例研究表明：该方法充分利用了专家的群体信息，实现了应急方案决策中定性语言和定量评价之间的有效转化，结果更为直观、合理，便于改善应急决策的客观性和提高应急管理的效率