在阐述炼钢厂多尺度建模与协同制造技术架构的基础上，分别从单体工序尺度、车间区段尺度与炼钢厂运行尺度开展了炼钢厂协同制造的研究。从工序/装置过程控制系统（PCS）到炼钢厂制造执行系统（MES）进行了较为系统的建模研发，构建了包括转炉工序、精炼工序与连铸工序在内的工序工艺控制模型以及以生产计划与调度模型为核心的物质流运行优化模型，并通过工序工艺控制和生产计划与调度的动态协同，实现了炼钢厂多工序/装置的高效运行。研发了炼钢?连铸过程工序工艺控制模型、生产计划与调度模型同MES之间的数据接口，实现了MES与生产工艺控制、流程运行控制、生产计划与调度系统的有机融合，形成了以机理模型与数据模型协同驱动的工艺精准控制、多工序协同运行、基于“规则+算法”的生产计划与调度为支撑的炼钢?连铸过程集成制造技术，通过多层级的纵向协同与多工序的横向协同，实现了炼钢厂的协同运行与控制。研究成果是炼钢?连铸过程智能制造的有益探索与实践，对流程工业智能制造企业具有很强的参考价值，对冶金工业绿色化、智能化发展具有示范与借鉴作用。应用后，明显提升了炼钢厂的协同制造水平，取得了显著的经济与社会效益

根据钢铁工业逆向供应链流程,分析了钢铁工业逆向供应链及其服务的基本定义和三个服务主体的特征.在此基础上,构建了一种二层级三维度钢铁工业逆向供应链服务过程模型.在服务抽象维、服务组织与协同运作维、服务网络跨级控制与服务增值维等三个维度构成的空间里,完成由服务方案匹配与决策实现的三阶段构成的第一级服务响应以及由服务功能实现的两阶段构成的第二级服务响应过程.探讨了服务过程实现中的服务模块化、服务知识获取与共享、服务模块智能匹配等关键技术.以某钢铁企业废钢逆向供应服务为实际应用案例,验证了模型的可行性

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

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

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

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

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

以某钢厂15t顶底复吹转炉为背景,介绍用一般IBM-PC微型机实现复吹转炉计算机操作,同时提出冶炼终点钢水温度、含碳量的自适应预报和补吹智能操作,并给出程序框图和实验结果

• 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

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