二十世纪最伟大的科学家：爱因斯坦 我每天上百次的提醒自己：我的精 神生活和物质生活都是以别人（包 括生者和死者）的劳动为基础的， 我必须尽力以同样的分量来报偿我 所领受了的和至今还在领受着的东 西。我强烈地向往着俭朴的生活。 并且时常发觉自己占用了同胞的过 多劳动而难以忍受

提出基于IGA模型的热连轧精轧机组负荷分配的智能优化新方法,该方法具有计算精度高、速度快等特点,且适合在线计算.实验数据对比分析结果表明了该方法的有效性,为热连轧精轧机组轧制规程的智能优化设计提供了一条新途径

通过学习了解广告设计师 的智能结构与历史使命,懂 得:广告设计师同样为人类 文明、为经济的繁荣、为 社会的发展做出了令人振 奋的贡献,在未来的时代 里,必定还要不断创造出 让我们尽全力为此而努力 并作好迎接未来新世纪的 必要准备

研究了智能信息处理在烧结质量推断中的应用，在对图象序列的范型描述和BP算法改进的基础上，成功地应用了图象序列分析与动态模式识别相结合的方法，解决了烧结质量的动态推断问题.实例表明，该方法有很好的实用效果

模式识别模拟的是人类一部分智能—识别、判断能力，而人类的智能活动都是在大脑的 神经系统中完成的，如果我们能够模拟人类大脑的工作机理来实现识别系统，应该能够取得 好的效果。人工神经网络的研究证实在这方面所进行的探索

一.模式识别的概念 在人类科学技术的发展历史中，人们总是力图使用某种机器来扩展人类自身的能力，例 如：蒸汽机和电动机—体力，火车和飞机—行走，望远镜和显微镜—视力。那么计算机则是 部分的扩展了人类的职能。 “机器智能”，机器智能系统应该包括三个部分：

以缩小连铸二冷区板坯表面实际温度和目标温度的差异为目标,建立了板坯连铸二次冷却智能控制模型.该模型采用支持向量机(SVM)实现板坯表面目标温度的动态设定,采用对角递归神经网络(DRNN)实现板坯表面温度的预测,采用T-S模糊递归神经网络实现二次冷却水动态调整与分配.通过对某钢厂板坯连铸过程进行仿真计算和现场试验,结果表明:该模型将二次冷却水水量控制问题与板坯在冷却过程中的温度状态相结合,实现了连铸二次冷却动态优化控制,有利于提高板坯的质量

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

西安交通大学：智能控制概论-智能控制理论与方法_模糊集合

提出了板坯连铸二冷区全智能控制系统的构想，并用人工神经网络和模糊控制的方法对该系统进行了计算机仿真.结果表明，该系统不但能完成二冷各区段铸坯表面温度的动态控制，而且具有良好的自适应性和自学习功能