6.1 概述 6.2 贝叶斯概率基础 6.3 贝叶斯问题的求解 6.4 简单贝叶斯学习模型 6.5 贝叶斯网络的建造 6.6 贝叶斯潜在语义模型 6.7 半监督文本挖掘算法

在阐述炼钢厂多尺度建模与协同制造技术架构的基础上，分别从单体工序尺度、车间区段尺度与炼钢厂运行尺度开展了炼钢厂协同制造的研究。从工序/装置过程控制系统（PCS）到炼钢厂制造执行系统（MES）进行了较为系统的建模研发，构建了包括转炉工序、精炼工序与连铸工序在内的工序工艺控制模型以及以生产计划与调度模型为核心的物质流运行优化模型，并通过工序工艺控制和生产计划与调度的动态协同，实现了炼钢厂多工序/装置的高效运行。研发了炼钢?连铸过程工序工艺控制模型、生产计划与调度模型同MES之间的数据接口，实现了MES与生产工艺控制、流程运行控制、生产计划与调度系统的有机融合，形成了以机理模型与数据模型协同驱动的工艺精准控制、多工序协同运行、基于“规则+算法”的生产计划与调度为支撑的炼钢?连铸过程集成制造技术，通过多层级的纵向协同与多工序的横向协同，实现了炼钢厂的协同运行与控制。研究成果是炼钢?连铸过程智能制造的有益探索与实践，对流程工业智能制造企业具有很强的参考价值，对冶金工业绿色化、智能化发展具有示范与借鉴作用。应用后，明显提升了炼钢厂的协同制造水平，取得了显著的经济与社会效益

◼ 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

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