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将遗传算法与BP神经网络结合,提出了一种利用遗传算法优化BP神经网络权值的智能PID控制算法,改善了系统的动态性能.通过实验采集数据,拟合出无模拉拔感应加热温度控制系统的数学模型.采用本文提出的方法进行了仿真实验,结果表明该算法具有较强的快速性和鲁棒性
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一、了解GIS的数据采集方式 二、掌握地图数字化的方法、步骤 三、掌握地图数据的各种处理方法 四、理解属性数据编码的深刻含义 五、了解空间数据的压缩处理的方法及优缺点
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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
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根据炼钢转炉的实际采集数据,利用1种新型模糊神经网络(FNN),对其进行了静态建模。从理论上论证了该FNN的推理及非线性逼近能力。用新建模型对钢水终点温度,终点含碳量进行计算,其结果与相应的实测值基本一致
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本章主要介绍在有外业采集数据或已绘制好地形图的时,数字地籍图(包括权属图、宗地图、地籍表格)的绘制或生成过程
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针对滚动轴承故障精密诊断的需要,采用小波包分析方法提取了滚动轴承故障的特征信号,通过小波包分析将高频信号分解到8个频带中,以频带能量作为识别故障的特征向量,应用RBF径向基神经网络建立了从特征向量到故障模式之间的映射,现场采集的数据分析表明,采用小波包和神经网络相结合的方法可以比较准确地识别滚动轴承的故障
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以生产条件下采集的数据为基础,采用理论解析与统计分析相结合的方法,建立了角钢连轧的温度预报模型与切分孔轧制力模型。提出了采用离散化与函数拟合相结合的方法简化型钢轧制的工艺模型
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介绍和分析了Worledge认知模型并对已知转移率的条件下各种事故进程的人的不响应概率进行了分析与比较,并通过模拟机实验中采集的数据进行了模型的验证与分析核电站操作员的失误概率
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7.1输入与输出概述 输入和输出是计算机系统的重要组成部分,程 序、原始数据和各种现场采集到的信息都要通过输 入设备输入到计算机,计算结果和控制信号需要输 出到各种输出设备
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基于中尺度地震实验场高密度数字地震和潮汐形变台网的现场观测,用地震学方法和小波工具分析强矿震过程采集到的数据.发现震前短临阶段存在可信的b值、η值、频度等地震学异常和定点潮汐形变前兆异常.对异常信息的提取方法和强矿震短临阶段的预测进行了探讨
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