1模入通道(A/D)转换实验2模出通道 (D/A)转换实验3过程通道综合设计实验4常 规控制算法设计实验5非最少有限拍算法设计实验 6达林算法设计实验7状态观测器跟踪系统设计 实验 1模入通道(A/D)转换实验1.1实验目的掌握模入通道的 设计方法与采样过程原理,熟悉汇编语言基本程序设计方法调试过程和 ADC0809的内部结构原理。 1.2实验器材单片机仿真器系统一套,直流稳压电源一台,万用表一块, ADC0809一块,74LS02四或非门一块,10电位计一只,包板一块,导线若 干

为了提高物流服务优化组合的动态性、可靠性与用户满意度,本文提出了一种基于全局服务质量(quality of service,QoS)约束分解的能够感知领域质量与资源需求的物流服务优化组合方法.该研究工作首先把学习机制引入人工蜂群算法(artificial bee colony algorithm,ABC),形成了具有自主学习能力的改进型人工蜂群算法(LABC);之后,应用学习人工蜂群算法(LABC)将全局QoS约束分解成每个物流子任务需要满足的局部QoS约束,从而将QoS感知的物流服务优化组合这一全局优化问题转化成以领域质量为依据的局部最优服务选择问题;其次,在物流服务流程执行的过程中,在感知物流任务节点对资源需求的前提下,为每一个物流任务节点选择一个具有最优领域QoS的物流服务;与已有的研究工作相比,该方法能够实现物流服务动态可靠的优化组合.最后,通过模拟实验验证了本文所提出的方法是可行有效的

将一种机器学习算法——支持向量机引入到软岩工程支护设计领域,并根据问题需要提出了一种支持向量机回归算法且编制了相应的计算程序.工程算例证明,这种算法在学习样本数量很少的情况下就可以得到很高的预测精度,且具有推广性能好的优点,避免了人工神经元由于存在过学习问题而带来的网络参数难以确定的弊病,为类似工程的支护设计提供了一种新的途径

以惯性特征系统作为研究对象,针对常规PID控制器参数的设置问题提出了基于系统最速特征模型的辨识算法,该算法利用惯性特征系统的输入输出特性,通过最小二乘法辨识出系统的一阶特征模型,然后再根据一阶特征模型、控制律和系统的动、稳态性能的要求辨识出系统的二阶最速特征模型,同时也计算出PID控制器的参数.仿真结果表明,该算法能够使PID控制具有最速响应的特征,为PID参数设置提供了一种计算方法

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本章重点: 1.程序、算法的概念 2.算法的表示方式:传统的流程图、N—S流程图

遗传算法用于维修网络优化,是求解网络优化问题的一个新思路.实例证明,遗传算法用于机床维修网络优化,其计算结果比模糊网络规化得出的最优解更精确

针对板坯入库优化决策问题,采用隶属度函数表示待入库板坯长度、宽度、厚度与各库位已存板坯对应属性的匹配程度,建立了板坯入库模型.针对问题特征,借鉴遗传算法的交叉和变异操作,设计了一种混合离散粒子群算法(DPSO-CM)进行求解.基于企业实际生产数据的仿真实验验证了模型和算法的可行性和有效性

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实验6FFT算法的应用 实验目的:加深对离散信号的DFT的理解及其FFT算法的运用。 实验原理:N点序列的DFT和IDFT变换定义式如下: n=0 N k=0 利用旋转因子W=e具有周期性,可以得到快速算法 (FFT)。 在 MATLAB中,可以用函数x=fft(x,n)和=ifft(N)计算 N点序列的DFT正、反变换。 实验内容: