本章的主要任务是认识TCP/IP分层模型，掌握网络互连涉及的主要技术及主要协议。本章学习目标： 一、 TCP/IP分层模型 二、 IP地址与域名 三、 地址与域名的解析 四、 IP协议 五、IP协议的新发展

鉴于炉热状态判断对电石冶炼的重要性,在对电石炉冶炼过程特点分析的基础上,提出炉热指数的基本概念.建立了基于两段式热平衡分析的炉热指数计算模型,在此基础上建立了基于BP神经网络的电石液温度预测模型.采用这两种模型可以更有效地对电石炉热状态进行判断.模型仿真研究表明,电石液温度与高温区热盈余线性相关,用炉热指数判断电石炉热状态是可行的.电石液温度预测模型的命中率达到86.7%

应用神经网络建立连铸钢水温度预报模型，重点研究了转炉出钢到中间包浇铸区间的温度变化，确定钢水温降与其影响因素之间的非线性映射关系.本模型能较准确地预报连铸钢水温度

❑空间数据结构 ⚫ 矢量数据结构 ⚫ 栅格数据结构 ❑矢量、栅格结构对比 ❑空间数据库特点 ❑传统数据库模型及特点 ⚫ 层次数据模型 ⚫ 网络数据模型 ⚫ 关系数据模型 ❑现行空间数据库管理方案 ⚫ 混合数据管理模式 ⚫ 扩展数据管理模式 ⚫ 统一数据管理模式 空间数据组织与管理

第五讲 工业信息物理融合系统 第六讲 模型预测控制 第七讲 面向网络控制系统的模型预测控制设计 第八讲 面向多智能体系统的模型预测控制 第九讲 先进控制理论和方法的实时实现及工程应用

针对复杂生产过程中的工况识别问题,利用了模块化的设计方法,将其分为离线建模模块和在线决策模块.建模模块采用自适应延时神经网络构造各类工况相应的预测模型,决策模块通过计算未知工况序列相对于各类预测模型的匹配程度判断其所属类别

本节我们用一个能源利用系统的例子 说明冲量过程的建模方法. 我们考察某地区的能源利用状况.先界 定系统的范围,比如只考虑能源利用量、价 格、生产率、环境质量、工业产值、就业机 会及人口总数等7个因素，它们之间相互复 杂的关系可以简化为一个因素对另外因素直 接的促进(正面)或促退(负面)作用。要研究 的问题是,当其中某个因素突然发生改变时, 预测系统各因素的演变过程和趋势

基于人工神经网络建立了反向凝固过程中的性能预测模型,实现了对铸带厚度和新相层晶粒度的全面预测;探讨了凝固过程中的主要工艺参数对上述性能的综合影响,为反向凝固性能的综合预测提供了简便的新手段.研究表明,新生相晶粒度随钢水过热度、母带厚度、浸入时间变化对其影响不显著,而钢水过热度、母带厚度、浸入时间变化对铸带厚度的影响较大.该模型的预测结果与实测的结果较为接近

运用运筹学中图论及多目标优化的理论和方法建立应急救援物资车辆最佳运输路线的选择模型，并基于启发式算法求解该模型.从静态网络应急物资车辆运输路线的双目标优化问题入手，设计适合本文模型的算法，并将之推广至含有三个及三个以上优化目标的路线选择问题.引入时间扩展图的概念，将动态网络中的最佳运输路线问题转化为静态网络中的路径选择问题.算法实质是通过构造辅助决策函数实现Dijstra算法的调用，并在辅助函数构成的搜索空间上寻找最优解，是一种快速的、近似的算法.利用随机路网和真实路网测试本文算法，测试结果与本文的理论分析一致，证明本文算法在应急救援物资车辆运输路线的多目标优化问题中可行且有较好的应用效果

热轧钢材的淬火冷却是改善钢材质量和性能的重要措施,淬火过程的核心就是控制钢板的冷却速度.针对传统的淬火控冷模型的固有缺陷,为了满足扩展钢种、规格及淬火温度高精度的要求,利用神经网络技术建立了神经网络淬火控冷温度预报模型,该模型与回归数学模型相结合,完成淬火控冷现场控制.应用结果证明,该综合模型极大地提高了钢板淬火冷却的控制精度,提高了产品的成材率