一、研究对象 1、机械:机器和机构的总称机器(三个特征): ①人为的实物组合(不是天然形成的); ②各运动单元具有确定的相对运动; ③必须能作有用功,完成物流、信息的传递及能量的转换。 机构:有①②两特征

在人类即将跨入21世纪的时候,如果我们回顾一下自身的发 展历史,就会发现,近百年来人类所创造的劳动业绩,大大超过 了在此之前所积累的总和。17世纪以前,人均能源消耗与史前期 相差不大,从17世纪中叶起,人口开始以指数规律增长。18世纪 蒸汽机的发明,引起了产业革命,从此,在人类的经济活动中出 现了一个新的生产领域:使用机器的工业生产。19世纪发现了电 磁现象,奠定了现代技术的基础,机器生产从蒸汽机供应能量转 向了新的能源形式一电力

人因工程是基于对人、机器、技术和相关环境 的深入研究,发现并利用人的行为方式、工作 能力、作业限制等特点,通过对工具、机器、 系统、任务、环境进行合理设计,以提高生产 (包括日常生活中人的活动)的效率、安全性、 健康性、舒适性和有效性的一门工程技术学科。第一节 学科概述 第二节 基本原理和研究方法主要研究方法概述

一、液压传动的定义 一部完整的机器由原动机部分、传动机构及控制部分、工作机部分(含辅助装置) 组成。原动机包括电动机、内燃机等。工作机即完成该机器之工作任务的直接工作部分, 如剪床的剪刀、车床的刀架等。由于原动机的功率和转速变化范围有限,为了适应工作 机的工作力和工作速度变化范围变化较宽,以及性能的要求,在原动机和工作机之间设 置了传动机构,其作用是把原动机输出功率经过变换后传递给工作机

针对机器或设备的剩余寿命（Remaining useful life, RUL）预测精度低的问题，提出基于一维卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）和双向长短期记忆（Bidirectional long short-term memory, BD-LSTM）的集成神经网络模型。为了更好地抽取时间序列上的特征，以及产生更多的训练样本，采用滑动窗口对数据进行处理，同时采用卡尔曼滤波对数据进行降噪处理，将数据标准化以及设置RUL标签。与人工提取特征不同，利用一维CNN对数据进行特征提取，并舍弃了CNN中的池化层。然后将提取到的高维特征输入到BD-LSTM进行回归预测，并采用Bagging的方式对此神经网络进行集成来预测RUL。最后通过在NASA的数据集上验证该模型的有效性，以及相比于其他机器学习或者深度学习模型的优越性，实验表明所提模型在RUL预测方面更加准确

5.1 概述 5.2 基于谓词逻辑的机器推理 5.3 基于产生式规则的机器推理 5.4 几种结构化知识表示及其推理 5.5 不确定性知识的表示与推理

6.1 机器学习概述 6.2 符号学习 6.3 神经网络学习 6.4 知识发现与数据挖掘

6.1 机器学习概述 6.2 符号学习 6.3 神经网络学习 6.4 知识发现与数据挖掘

《人工智能导论》为计算机科学技术专业和软件工程专业的一门选修课，其目的是使学生初步了解人工智能的基本原理，初步学习和掌握人工智能的基本技术，以便拓宽知识面，并为进一步学习和应用奠定基础。本课程的具体要求为： 1. 了解人工智能的基本概念、分支领域及其发展概况； 2. 理解知识表示及其推理的基本原理，掌握其基本技术； 3. 理解基于搜索的问题求解基本原理，掌握其基本技术； 4. 理解机器学习、知识发现的基本原理；初步掌握其基本方法； 5. 学会一种人工智能程序语言，掌握简单的智能程序设计方法； 6. 能综合运用所学知识，设计实现一个小型专家系统。 教学重点、难点： 1. 搜索与问题求解； 2. 知识表示及其推理； 3. 机器学习与知识发现； 4. 专家系统原理与设计

第一章绪论 1、机械原理课程是一门什么性质的课程? 2、什么是机械 3、什么是机器 4、什么是机构? 5、机器和机构的异同点有哪些?