3.1亚点阵晶体相中的组态熵 3.2随机混合模型(理想溶液模型) 3.3规则溶液模型 3.4过剩吉氏自由能的形式处理方法 3.5准化学理论 3.6有序化系统(y<0) 3.7间隙固溶体的最近邻相互作用模型 3.8磁性的贡献(合金化后的Fe的磁性变化)

6.1 MDBS体系结构 6.1.1 MDBS的研究内容 6.1.2 MDBS的层次结构 6.2 多媒体数据模型 6.2.1 层次－关系（H－R）模型 6.2.2 对象－关系（O－R）模型 △基于内容的检索 6.3.1 基于内容检索系统的体系结构 6.3.2 基于内容检索的关键技术

弱肉强食模型 1、背景 回顾 生活在同一环境中的各类生物之间,进行残酷的生存竞 争,一类动物靠捕食另一类动物生存.设种群甲靠丰富 的自然资源生长,而种群乙靠捕食种群甲为生,象:食用 鱼与鲨鱼,美洲兔与山猫,落叶松与蚜虫等.生态学上称 甲为食饵,称乙为捕食者,二者共处的系统称为食饵— 捕食者系统(Prey-Predator).下面我们来介绍P-P系统 最初的模型.它还有一段历史背景

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本文旨在对深度学习模型可解释性的研究进展进行系统性的调研,从可解释性原理的角度对现有方法进行分类,并且结合可解释性方法在人工智能领域的实际应用,分析目前可解释性研究存在的问题,以及深度学习模型可解释性的发展趋势。为全面掌握模型可解释性的研究进展以及未来的研究方向提供新的思路

研究了全状态约束与输入饱和情况下的全向移动机器人轨迹跟踪控制问题.首先，针对一类三轮驱动的全向移动机器人，考虑系统存在模型参数不确定与外部扰动，建立了运动学与动力学模型；其次，利用障碍Lyapunov函数，结合反步设计方法，有效处理全向移动机器人跟踪过程中存在的状态约束，保证所有状态变量不会超出状态约束的限制区域；然后，针对系统参数不确定和未知有界扰动，设计相应的自适应律进行处理；同时，提出一种抗饱和补偿器保证机器人输入力矩满足饱和约束；并且利用Lyapunov理论分析证明了当选取合适的控制参数时闭环系统中的所有信号均能保证一致有界；最后，通过与未考虑状态约束和输入饱和的控制器以及经典比例-微分控制器进行仿真对比，验证了该方法的有效性和鲁棒性

2.1 引言 2.2 系统的微分方程 2.3 传递函数 2.4 结构图 2.5 信号流图 2.6 小结

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通过对下一代制造系统网络特点的分析,提出了一种基于Internet的分布式网络管理系统,给出了其核心-基于人工神经网络的网络性能管理专家系统的模型.同时对此模型的核心模块——神经网络模块进行设计,实现网络性能问题的发现和相关原因的分析,并提出优化建议