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一、压力的表示方法 二、检测方法的分类 三、液柱式压力检测 四、弹性式压力检测 五、电气式压力检测 六、智能式压力变送器 七、压力检测仪表的选用和安装
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将神经网络与人工智能技术相结合,提出了1种新型的知识表示的形式化描述和知识单元。知识通过模式分类导入,并用IMSBP和(B-B)BP调节2种不同类型的权。在此基础上提出了神经网络的双向求解策略。以加热炉控制验证了其可行性
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从定义中可见,传感器是一种检测装置,能感受到被测量的信息,并能将检测感受到的信息,按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出,以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。传感器的重要性集中体现在它是自动化、科学测试、计量核算、监测诊断等系统的基础环节
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介绍了一个模糊神经网络专家系统.研究了知识的“溶化”技术,即导入算法、无搜索快速推理、寻出算法,井对用三分法确立输入变量隶属函数及模糊规则求精作了有益的研究.用以上理论对连续推钢式加热炉进行控制,控制效果较为理想
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研制用于高温恶劣生产环境下新型冶金专用雷达.采用改进的调频连续波测量原理,提高了固体雷达料面测量的实时性.提出一种新的智能时变阈值信号处理方法,解决了因高炉内料面反射系数变化影响雷达测距精确性问题.实验室模拟仿真固粉态料面测量表明,该冶金雷达测量料面的跟踪延时在0.2 s以内,最大跟踪测量平均误差控制在0.05%.现场测试结果表明,测量平均误差0.95%,能够实时稳定地跟踪料面变化,满足高炉监控需求
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6.1 遗传算法的基本原理 6.1.1 遗传算法的基本遗传学基础 6.1.2 遗传算法的原理和特点 6.1.3 遗传算法的基本操作 6.2 遗传算法的模式理论 6.3 遗传算法应用中的一些基本问题 6.4 高级遗传算法 6.4.1 改进的复制方法 6.4.2 高级GA算法 6.5 微种群和双种群遗传算法 6.6 基于遗传算法的系统在线辨识 6.7 基于遗传算法的模糊控制 6.8 免疫遗传算法 6.8.1 免疫遗传算法的基本概念 6.8.2 免疫算子的机理与构造 6.8.3 TSP问题的免疫遗传算法
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4.1 模糊逻辑的数学基础 4.1.1 模糊集合 4.1.2 模糊集合的表示方法 4.1.3 模糊集合的运算 4.1.4 隶属函数确定方法 4.1.5 模糊关系 4.2 模糊逻辑的推理 4.2.1 模糊命题 4.2.2 模糊逻辑 4.2.3 模糊语言 4.2.4 模糊推理 4.3 模糊控制系统概述 4.3.1 模糊控制系统的构成 4.3.2 模糊控制系统的原理 4.4 模糊控制器原理 4.5 模糊控制器设计基础 4.6 双入单出模糊控制器设计 4.6.1 模糊化 4.6.2 模糊控制器规则、模糊关系 4.6.3 清晰化 4.6.4 控制表计算程序
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8.1 机器学习的基本概念 8.2 机械学习 8.3 指导学习 8.4 类比学习 8.5 归纳学习 8.6 解释学习 8.7 知识发现与数据挖掘 8.8 学习控制系统
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• 基础知识和基本概念 • 标准化组织 • 多址方式 • 通信工作方式 • 蜂窝通信概念 • 蜂窝移动通信 • 宏蜂窝小区 • 微蜂窝小区 • 分级蜂窝结构 • 微微蜂窝小区 • 三层分级蜂窝结构 • 智能蜂窝 • 移动通信技术的发展 • 2G蜂窝移动通信技术 • GSM系统 GSM系统的说明 • 无线覆盖区域结构 • 识别码 • 信令 • 位置更新 • 固定网用户呼叫移动台 • 越区切换 • 鉴权和加密 • CDMA系统 CDMA关键技术 • 扩频 • 信道编码技术 • 功率控制 • RAKE接收技术 • 软切换 • 课后作业
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2.1 概述 2.2 温度检测与变送 2.3 压力检测与变送 2.4 流量检测与变送 2.5 物位检测与变送 2.6 智能检测仪表 2.7 检测系统数据处理方法 2.8 软测量与先进检测的应用
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