 工业控制  智能系统  检测系统  智能电网

嵌入式系统(Embedded System)在于结合微处理器或微控制器的系统电路与其专属的软件，来达到系统操作效率成本的最高比。今日举凡移动电话、手表、电子游戏机、PDA、电视、冰箱等民用电子与通信产品，电动机车、电动脚踏车，乃至于电动汽车等电动交通工具的控制核心，无不与嵌入式系统息息相关。而在后P℃时代的来临，家电、玩具、汽车、新一代手机、数码相机、先进的医疗仪器乃至于即将到来的智能型房屋、智能型办公室、与其他跟电有关的器材设备更是缺少不了嵌入式系统这个核心技术。 第1章 嵌入式系统的介绍 第2章 嵌入式SOC硬件系统概论 第3章 嵌入式系统软件开发 第4章 信息家电软件的大趋势 第5章 Smart Handheld Device软件系统设计

13.1 人工神经网络与神经网络优化算法 13.2 遗传算法 13.3 模拟退火算法 13.4 神经网络权值的混合优化学习策略

烟台理工学院：《人工智能》课程教学资源（人工智能原理教学大纲）Principles of Artificial Intelligence

烟台理工学院：《人工智能》课程教学资源（人工智能编程技术教学大纲）Course Design of artificial intelligence program technology

9.1 层次分析法 9.2 人工神经网络与神经网络优化算法 9.3 遗传算法 9.4 模拟退火算法 9.5 神经网络权值的混合优化学习策略

1．自动测试技术的发展； 2．GBIP总线的结构性能； 3．VXI总线的结构和器件分类； 4．智能仪器的结构以及虚拟仪器的结构

Part 1: Overview—AI &CI Part 2: Introduction to AI Part 3: Representation of Knowledge Part 4: 知识推理技术 Part 5: Artificial Neural Network（ANN）

(1）非线性 (2）分布处理 (3）学习并行和自适应 (4）数据融合 (5）适用于多变量系统 (6）便于硬件实现

本章对目前常用的几种智能优化计算算法作简单介绍，以使读者对它们有个基本认识。内容包括神经网络、遗传算法、模拟退火算法和神经网络混合优化学习策略。 10.1 人工神经网络与神经网络优化算法 10.2 遗传算法 10.3 模拟退火算法（simulated annealing，SA） 10.4 神经网络权值的混合优化学习策略