◼ 1、概述 ◼ 1.1、机器学习的应用 ◼ 1.2 、什么是机器学习 ◼ 1.3、机器学习的发展 ◼ 1.4、机器学习的分类 ◼ 1.5 机器学习的资源 ◼ 2、机器学习的数学基础 ◼ 3、机器学习的术语 ◼ 4、基于案例的机器学习流程简介 ◼ 5、机器学习算法简介 ◼ 6、机器学习实例演示

本文提出一种基于光伏和储能的电压质量改善方法。该方法以整个建设周期经济收益最大化为目标，考虑储能运行约束、节点电压约束等相关约束，采用蚁群算法求解分布式光伏–储能系统，建立了农网光伏–储能低电压治理的优化模型，最后通过IEEE-33节点为例进行验证。结果表明，光伏–储能系统能够在改善农网末端电压质量的基础上，增加整个配电网系统的经济收益，相比于无光伏储能系统更具备经济优势

3.1 产生式系统 3.2 产生式系统的搜索(控制)策略 3.3 图搜索算法 3.4 产生式系统的规则问题 3.5 应用举例 3.6 产生式系统的不确定性问题 3.7 系统设计技巧

图论在计算机科学、信息科学、人工智能网络理论、系统工程、控制论、运筹学和 经济管理等领域有着广泛的应用。但很多图论问题虽易表达,却难以求解,其中有相当多 的图论问题均属NP完全问题。本章主要介绍工程实用简单图论问题的并行算法及其MP 编程实现,包括传递闭包、连通分量、最短路径和最小生成树等

1.《自动控制理论》课程教学大纲 2.《单片机原理及应用》课程教学大纲 3.《现代控制理论》课程教学大纲 4.《电机及电力拖动》课程教学大纲 5.《检测技术与仪表》课程教学大纲 6.《电力电子技术课程设计》教学大纲 7.《运动控制系统》课程教学大纲 8.《过程控制系统》课程教学大纲 9.《计算机控制系统》课程教学大纲 10.《专业英语》课程教学大纲 11.《PLC 原理及应用》课程教学大纲 12.《嵌入式系统》课程教学大纲 13.《EDA技术及应用》课程教学大纲 14.《C 语言案例设计》课程教学大纲 15.《现场总线技术》课程教学大纲 16.《机器人学基础》课程教学大纲 17.《高级语言程序设计》课程教学大纲 18.《控制系统辅助仿真设计》课程教学大纲 19.《工业计算机通信与网络》课程教学大纲 20.《PLC 课程设计》教学大纲 21.《电力电子技术课程设计》教学大纲 22.《数字图像处理》课程教学大纲 23.《数据结构与算法》课程教学大纲 24.《复变函数与积分变换》课程教学大纲 25.《信号与系统》课程教学大纲 26.《模式识别与人工智能》课程教学大纲 27.《工程电磁场》课程教学大纲 28.《集散控制系统》课程教学大纲 29.《控制电机》课程教学大纲 30.《信号与系统》课程教学大纲 31.《智能控制技术》课程教学大纲 32.《文献检索与科学研究》课程教学大纲 33.《虚拟仪器》课程教学大纲 34.《计算机控制系统课程设计》教学大纲 35. 《智能控制技术课程设计》教学大纲

根据问题的实际情况不断寻找可利用的 知识,从而构造一条代价较少的推理路 线,使问题得到圆满解决的过程称为搜 索。搜索实用于:结构不良问题,无成 熟算法;或有算法,但问题复杂,如 博弈

随着无人工厂、智能安监等技术在制造业领域的深入应用，以视觉识别预警系统为代表的复杂环境下动态识别技术成为智能工业领域的重要研究内容之一。在本文所述的工业级视觉识别预警系统中，操作人员头发区域由于其具有移动形态非规则性、运动无规律性的特点，在动态图像中的实时分割较为困难。针对此问题，提出一种基于SiamMask模型的时空预测移动目标跟踪算法。该算法将基于PyTorch深度学习框架的SiamMask单目标跟踪算法与ROI检测及STC时空上下文预测算法相融合，根据目标时空关系的在线学习，预测新的目标位置并对SiamMask模型进行算法校正，实现视频序列中的目标快速识别。实验结果表明，所提出的算法能够克服环境干扰、目标遮挡对跟踪效果的影响，将目标跟踪误识别率降低至0.156%。该算法计算时间成本为每秒30帧，比改进前的SiamMask模型帧率每秒提高3.2帧，算法效率提高11.94%。该算法达到视觉识别预警系统准确性、实时性的要求，对移动目标识别算法模型的复杂环境应用具有借鉴意义

《计算机应用基础 B》 《信息安全导论》 （理论课） 《信息安全概论 A》 《数据结构》 《信息安全概论》 《模式识别》 《并行计算》 《数据结构与算法》 《算法设计与分析》 《计算机应用基础》 《信息分析与评价》 《人工智能鱼》 《人工智能导论》 《计算机网络》 《计算机网络基础》 《计算机组成原理》 《计算机体系结构》 《物联网引论》 《INTERNET 网》 《FLASH 动画设计与 ASP 编程》 《Java 程序设计 B》 《汇编语言程序设计》 《可视化程序设计 A》 《数据库基础及应用》 《DELPHI 可视化编程设计》 《Java 程序设计》 《数据库系统原理》 《数据库应用基础》 《数学软件 Mathematica》 《数学软件 Matlab》 《软件工程》 《数据仓库与数据挖掘》 《嵌入式操作系统》 《程序设计语言 A（C 语言）》 《操作系统》 《面向对象程序设计》 《Java 程序设计基础》 《程序设计语言 A (C++)》 《程序设计语言 B》 《程序设计基础》 《Web 程序设计》 《Windows 程序设计》 《编译原理》 《大数据应用概论》 《企业经营决策实战》 《软件工程概论》 《软件设计模式》 《软件项目管理（双语）》 《软件需求分析与设计》 《软件质量保证与测试》 《数据库原理》 《写作与表达实训》 《现代操作系统（双语）》 《嵌入式系统原理与应用》 《组件开发技术》 《移动开发技术》 《统一建模语言》 《数据挖掘技术》 《数据库应用》 《Matlab 软件应用》 《单片机与接口技术》 《计算机图形学基础》 《网页制作技术》 《Photoshop 入门与提高》 《电子商务概论》 《多媒体课件设计》 《计算机图形学》 《电子商务实战》实习 《计算方法》 《专业英语》 《信息检索技术》

《硅微机械传感器》 《科研方法论》 《嵌入式系统设计》 《有限元方法及应用》 《专业英语》 《FPGA 设计及应用》 《半导体器件物理》 《电子技术基础及应用》 《固体物理学》 《集成电路 EDA》 《集成电路设计及应用》 《检测技术与系统设计》 《纳米材料与器件》 《声学基础》 《微电子工艺原理与仿真》 《文献阅读与学术写作》 《现代数字信号处理》 《移动互联网应用及开发》 《薄膜材料及技术》 《VLSI 数字集成电路基础》 《半导体光电子学》 《材料表征与检测》 《电子功能材料与元器件》 《集成电路版图设计》 《拉曼光谱学》 《微波器件与电路》 《半导体器件建模与仿真实训》 《传感器设计实训》 《高等模拟集成电路分析与设计》 《工程项目及创新实践》 《集成电路工程设计实训》 《数模混合信号集成电路设计实训》 《微电子器件》 《压电学》 《智能传感器系统设计》 《MEMS 传感器》 《传感器技术及应用》 《水声换能器及阵列技术》 《代数学》 《多元统计分析》 《泛函分析》 《非参数统计》 《高等概率论》 《高等数理统计学》 《孤子与可积系统》 《矩阵理论及其应用》 《科学计算》 《偏微分方程》 《人工智能理论》 《数值逼近》 《数值代数》 《算法分析与程序设计》 《微分方程数值解》 《微分几何》 《现代密码学》 《现代统计计算方法》 《最优化理论与方法》 《高等工程数学 A》 《高等工程数学 B》

（一）理论课程 1《微机原理及接口技术》 2《数字信号处理》 3《数字图像处理》（理论） 4《通信网络安全》 5《通信新技术》 6《专业英语》 7《EDA 技术》课程理论教学大纲 8《单片机原理》课程理论教学大纲 9《电气制图及 CAD》 10《无线通信》 11《光通信技术》理论 12《电路原理 A》 13《模拟电子电路 A》 14《数字电子电路》 15《文献检索》 16《电磁场与电磁波》 17《射频电路设计与仿真》 18《算法与数据结构》 19《通信工程导论》 20《通信电子电路》 21《信号与系统》 22《通信原理》（理论） 23《DSP 技术及应用》 24《信息论与编码》 25《移动应用软件开发》 26《全球卫星导航系统》 27《移动互联网技术》 28《物联网与云计算》 29《软件工程》 30《人工智能导论》（理论） 31《传感器原理与应用》（理论） 32《ASPNET 程序设计》 33《嵌入式系统原理与设计》（理论） 34《工程项目管理与经济决策》 35《交换原理》 36《移动通信》 37《电波与天线》 38《Matlab 通信系统仿真》 39《Python 程序设计》理论 40《计算机网络技术》（理论） （二）实验课程 41《微机原理及接口技术》 42《计算机网络技术》（实验） 43《数字信号处理》 44《数字图像处理》（实验） 45《EDA 技术》课程 46《单片机原理》课程 47《无线通信》 48《光通信技术》实验 49《通信电子电路》 50《电子技术基础实验》 51《电路原理实验》 52《信号与系统》 53《通信原理实验》 54《全球卫星导航系统》 55《人工智能导论》（实验） 56《传感器原理与应用》 57《嵌入式系统原理与设计》（实验） 58《移动通信》 59《Python 程序设计》实验 （三）实践课程 60《电工电子实习》 61《印制板微机辅助设计》 62《毕业实习》 63《专业认知实习（1）》 64《通信系统综合实训》 65《毕业设计（论文）》 66《C 语言程序概念实训》教学大纲 67《EDA 课程设计》课程设计教学大纲 68《移动通信》课程设计教学大纲 69《交换原理》课程设计教学大纲 70《光通信技术课程设计》