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实验一 显微镜的构造和使用 实验二 细菌的简单染色和革兰氏染色 实验三 霉菌的制片与观察 实验四 放线菌和酵母菌形态观察 实验五 微生物的显微直接计数法 实验六 微生物细胞大小测定 实验七 培养基的制备 实验八 微生物的分离、纯化和接种 实验九 细菌的培养特性观察及显微镜检查 实验十 稀释平板测数法 实验十一 物理因素对微生物的影响 实验十二 药敏试验 实验十三 细菌的生化试验 实验十四 酸乳的制作 实验十五 水中细菌总数和大肠菌群的检测 实验十六 病毒的鸡胚培养 实验十七 病毒的血凝试验

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本书围绕基于面向对象方法学的软件开发过程，介绍了各个典型环节和各个环节中采用的技术，并给出了一个详细完整的案例。主要内容为：面向对象软件工程基本概念和统一建模语言UML的介绍，在此基础上，对软件开发计划、需求定义、分析、设计、构造、测试、交付和总结等各个阶段的步骤、采用的技术和交付物进行了阐述。书中给出了一个详细的案例，与每一个环节相对应。读者可以通过学习前半部分的指南并参考后半部分的案例了解软件开发过程的组织和实施的具体方式。本书可以作为高等院校计算机科学与技术、软件工程以及其他相关学科的“软件工程“课程的配套教材，也可供研究生、工程技术人员进行参考

教学内容 首先介绍专家系统基本概念、特征、组成以及基本类型。。然后讲授专家控制系统的工作原理，最后介绍了建立专家系统的步骤和专家控制器。 教学重点 1．专家系统的概念，即它是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。将专家系统同控制理论和技术相结合，对系统进行控制形成专家控制系统。把专家系统作为控制器称为专家控制器。专家系统的基本组成，即由知识库、推理机、解释接口等组成。 2．专家控制系统工作原理。专家系统设计的基本步骤：认识和阶段化概念，实现阶段，获取知识、构造外部知识库，调试和检验阶段

研究了输入多采样率型离散时间控制系统的预见控制器设计问题.首先利用提升技术从形式上消除多采样率特点和状态时滞,把问题转化为一个普通的单采样率无时滞系统的控制器设计问题.由于状态时滞的存在,提升过程中会引入输入量的历史值.把这些历史值和状态时滞项一起放入扩大系统的状态向量中,因此提升过程不会引入误差.针对提升后的系统,利用最优预见控制的标准处理方法,通过构造扩大误差系统,把问题转化为调节问题,最后给出带有预见补偿的最优控制器.再经过变换,得到原系统的预见控制器.同时对预见控制器的存在条件进行了讨论.数值仿真表明,本文所设计的预见控制器是有效的

Varela免疫网络模型是继Jerne独特性网络模型之后的第二代网络模型,Varela免疫网络模型描述的是没有外来抗原作用时的T、B细胞因子的动态平衡关系.本文在此基础上建立了一种考虑抗原的改进的Varela免疫网络模型.然后基于这种能够在一定程度上合理描述生物免疫特性的改进Varela免疫网络模型,构造了一类与被控对象无关的免疫控制器模型.以大惯性大滞后模型为被控对象,采用仿真的方法研究了该免疫控制器的特性.仿真研究与分析表明:该免疫控制器具有一定的记忆和自学习能力,具有较好的抗纯滞后及参数自适应性能.文中将这种免疫控制器的参数变化对控制系统的影响也作了仿真研究

基于最优分类线的概念,提出了一种新的模式识别分类器构建方法——判别域界面几何法.该方法利用BP神经网络的高度非线性,将模式类样本数据从高维输入空间映射至二维判别域空间后,采用多边形中轴提取方法,构造模式类间隙多边形的中轴线,延伸至整个二维判别域空间,生成模式类决策边界.以铁路货车车轮用双列圆锥滚子轴承的故障诊断为例,介绍了判别域界面几何法的应用过程.结果表明,判别域界面几何法能在二维判别域空间上给出各不同故障模式类之间明确的界限,这就给操作者直观判断故障模式类别提供了条件