提出了一种人工免疫识别算法.该算法将所识别的数据作为抗原,利用抗体、抗原的亲和作用,通过刺激/抑制有关抗体的活动建立一个抗体记忆集合,识别和表示数据结构组织,它具有识别多样性、自我调节功能等特点.通过对二维实数空间的数据和Iris数据进行实验,结果表明该方法聚类效果好,识别率高,且具有较好的泛化能力

根据粗糙集理论原理,从双因子免疫控制器的控制数据中抽取出控制规则,利用本文提出的一种新的规则评价标准筛选出优秀的规则构造控制器,即粗糙规则化的双因子免疫控制器,来对对象进行控制.通过仿真实验证明,粗糙规则化的双因子免疫控制器不但能够体现出普通双因子免疫控制器的学习记忆能力和抗滞后性能,而且在抗干扰性能和响应速度方面都有明显提高

TX-1B 单片机实验板使用手册 言相对 C 语言来说执行效率较高，但编程啰嗦烦杂，程序的可移植性 较差，也就是说用户对某个芯片或电路编写的驱动程序只在一套电路 板上可使用，而当换个电路后用户又要自己重新编写这套驱动程序。 这样就在使用的过程中带来了不少麻烦，其次其指令很多，也不方便 记忆，因此我建议初学者直接学习用 C 语言给单片机编程就可以，无 需学汇编语言

1.阅读过程中的眼动模式。 2.不同作业所需心理注意或心理量的差异。 3.问题解决的计算机模拟。 4.噪音对心理的影响。 5.记忆测验中启动效应与再认的实验性分离

一、制定本实验大纲的依据 依据家畜组织学与胚胎学教学计划和教学大纲的要求,为达到教学目的和教学要求,使学生能够较熟练了解和掌握家畜组织学与胚胎学的内容而制定本大纲。 二、本门课程实验教学的作用 通过家畜组织学与胚胎学的实验教学,使学生牢固掌握和了解家畜组 织学与胚胎学的内容,为后续课打下坚实基础。要求学生有较强的记忆 力、强烈的事业心

通过家畜组织学与胚胎学的实验教学,使学生牢固掌握和了解家畜组 织学与胚胎学的内容,为后续课打下坚实基础。要求学生有较强的记忆 力、强烈的事业心、热爱本专业,要理论与实践相结合。在观察组织学切 片过程中,要有立体的概念,把平面图变成三维空间图

由于协作机器人的结构比普通工业机器人更为轻巧，一般动力学模型所忽略的复杂特性占比较大，导致协作机器人的计算预测力矩误差较大。据此提出在考虑重力、科里奥利力、惯性力和摩擦力等的基础上，采用深度循环神经网络中的长短期记忆模型对自主研发的六自由度协作机器人动力学模型进行误差补偿。在实验中采用优化后的基于傅里叶级数的激励轨迹驱动机器人运动，以电机电流估算关节力矩，获取的原始数据用来训练长短期记忆模型(LSTM)补偿网络。网络的训练结果和评价指标为预测力矩相比实际力矩的均方根误差。计算与实验结果表明，补偿后的协作机器人动力学模型对实际力矩具有更好的预测效果，各轴预测力矩与实际力矩的均方根误差相比于未补偿的传统模型降低了61.8%至78.9%不等，表明了文中所提出补偿方法的有效性

研究了Zr离子注入参数（注入剂量和注入电流）对NiTi形状记忆合金表面成分、形貌、硬度和耐磨性的影响.发现Zr离子注入后,Zr离子浓度在NiTi合金表面呈高斯分布,同时降低了合金表面的Ni含量.Zr离子注入后合金表面形貌出现沟槽结构,合金外表层纳米硬度、杨氏模量和显微硬度明显提高.摩擦磨损实验结果表明,Zr离子注入降低了NiTi合金初始摩擦因数,显著延长了维持初始低摩擦因数的时间,同时使磨痕的宽度和深度分别减小了30%~50%和28%~50%.因此,选择适当的注入参数可以使NiTi合金获得最佳的耐摩擦磨损性能

为了给数控机床故障的精准诊断提供保障，延长数控机床使用周期，以数控机床历史维修记录为研究对象，对数控机床设备故障领域的命名实体识别进行了研究。在分析历史维修记录中的故障描述特点后，提出了一种基于双向长短期记忆网络（Bidirectional long short-term memory, BLSTM）与具有回路的条件随机场（Conditional random field with loop, L-CRF）相结合的命名实体识别方法。首先，对输入语句进行分词和标注，使用Word2vec中的Skip-gram模型对标注语料进行预训练，将其生成的字向量通过词嵌入层转化为字向量序列；然后，将字向量序列输入BLSTM学习长期依赖信息；最后将句子表达输入L-CRF获取全局最优序列。实验结果表明，该方法明显优于其他命名实体识别方法，为数控机床设备的智能检修与实时诊断任务打下了坚实的基础

提出基于双向长短期记忆网络（bidirectional long short-term memory，BiLSTM）和前向神经网络的融合模型完成公共安全事件的触发词识别任务.首先通过BiLSTM提取整段文本的高层语义特征，避免了以往机器学习方法需要人工提取特征的问题，其次采用特征拼接并在前向神经网络中识别并分类事件触发词.实验结果表明相较于基准模型，本文方法在中文突发事件语料库（Chinese emergency corpus，CEC）上取得了更为突出的性能，Micro-F1值为78.47%.此外本文讨论了不同拼接特征在触发词识别任务中的重要性，对文本分析中3类特征（词性、句法、实体）的重要程度进行了比较和分析，得出句法特征对于事件触发词识别任务助益最大的结论