对于那些无法用数学方程式表述的复杂生产过程,提出一种基于模式识别原理的智能自动化新方法.该方法的基本点在于:从信息的角度出发,采用特征变量来描述过程工况,再用时间序列分析法建立预测模型,从而实现工艺最优化.还介绍了专门为此目的研制的红外线CCD热成像装置,并给出了建立预测模型的神经网络算法

2.1 引言 2.2 基于局部参数最优化理论的设计方法 2.3 基于李雅普诺夫稳定性理论设计模型参考自适应控制系统 2.4 本章小结

约束极值问题的算法 一、惩罚函数法(suMT) 1.问题:minf(x) s.t.g(x)≥0i=1,…,m minf(x) s.t.g(x)≥0这里g(x)=(g1(x),…,gm(x) min f() S.t.x∈D D={x|g(x)≥0}:可行点集或可行解集

第四章动态规划 4.1一般方法 1.多阶段决策问题 多阶段决策过程:问题的活动过程分为若干相互联系的阶段,任一阶段i以后的行为仅依赖于i阶段的过程状态,而与i阶段之前的过程如何达到这种状态的方式无关。在每一个阶段都要做出决策,这决策过程称为多阶段决策过程(multistep decision process)。最优化问题:问题的每一阶段可能有多种可供选择的决策,必须从中选择一种决策。各阶段的决策构成一个决策序列。决策序列不同,所导致的问题的结果可能不同

10,1概论 10.2元器件及特性 10.3电路的拓扑描述 10.4线性电路的直流和正弦交流稳态分析 10.5若线性电图电路的直流分析 10.6电路的动态分析 10.7灵敏度与容差分析 10.8路的最优化设计

八.凸集与凸函数 1凸集 (1)凸组合:已知XcR,任取k个点x∈X,如果存在常数 a≥0(i=1,2,k), a1=1,使得ax=x,则称x为x (i=1,2,,k)的凸组合。 (2)凸集:设集合XR,如果X中任意两点的凸组合 仍然属于,则称Ⅹ为凸集

多阶段的决策问题 最优化原理与动态规划的数学模型 离散确定性动态规划模型的求解 离散随机性动态规划模型的求解 一般数学规划模型的动态规划解法

5.1 线性相位FIR数字滤波器的特性 5.2 窗口设计法（时间窗口法） 5.3 频率取样法 5.4 FIR数字滤波器的最优化设计 5.5 IIR与FIR数字滤器的比较

1、微生物发酵的动力学 2、补料分批培养 3、连续培养 4、发酵工艺控制最优化 5、温度对发酵过程的影响及其控制 6、PH值对发酵过程的影响和控制 7、泡沫对发酵过程的影响和控制

一、课堂管理的概念 课堂管理是一种协调和控制的过程,是指教师在教学活动中参赛过协调课堂内各种人际关系,吸引学生积极参与课堂活动, 使课堂环境达到最优化的状态,从而实现预定教学目标的过程