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

提出一种基于模糊逻辑和神经网络的专家系统,它是一种集信息表达,生成与求解为一体的新型求解系统,本系统的核心——学习推理网,网络的知识表达是分布的,可实现并行推理。不需要进行搜索和匹配

提出一种自适应神经元网络的方法,对板形板厚综合系统进行了仿真研究,该控制方法,适合处理多输入输出问题,并具有自组织、自适应和自学习能力,仿真结果表明,该方法的效果比采用传统的PID控制优越,可应用于实际控制

SQL Server2000 Microsoft是公司最新推出的 大型数据库管理系统,它建立在成熟而强大的 关系模型基础上,可以很好地支持客户机/服务 器网络模式,能够满足各种类型的企事业单位 对构建网络数据库的需求,并且在易用性、可 扩展性、可靠性以及数据仓库等方面确立了世 界领先的地位,是目前各级各类学校学习大型 数据库管理系统的首选教材

针对钢包精炼炉电极控制系统具有非线性、时变、模型不确定、大滞后、多输入多输出耦合的特点,提出一种基于神经网络实时在线辩识的内模控制方案.控制器采用神经网络解耦,将混沌机制引入到BP算法中,用以加快学习的收敛速度.仿真结果证实了控制策略的有效性

“互联网＋”的本质与进程 互联网+的动力之源 云网端、大数据和分工网络 “互联网＋零售业” 网络零售释放内需潜力 “互联网＋批发业” 产业集群线上转型 “互联网＋制造业” 柔性化生产加速 “互联网＋外贸” 跨境电商崛起 “互联网＋农业” 老树发新芽 “互联网＋金融” 普惠金融梦想成真 “互联网＋物流” 电商物流异军突起

6.1 概述 6.2 贝叶斯概率基础 6.3 贝叶斯问题的求解 6.4 简单贝叶斯学习模型 6.5 贝叶斯网络的建造 6.6 贝叶斯潜在语义模型 6.7 半监督文本挖掘算法

了解项目活动、项目活动排序的概念，掌握项目活动历时估算方法，掌握网络图、甘特图技术，熟练计算网络图时间参数，学会用P3，project2000等项目管理软件辅助项目的进度管理

准确预测机场航班延误情况,对于全面协调空管、机场、航空公司的运行至关重要。目前,长短期记忆(LSTM)神经网络在各领域得到广泛应用,特别是在预测方面,精度明显高于传统的机器学习预测方法

网络环境下的恶意软件严重威胁着工控系统的安全，随着目前恶意软件变种的逐渐增多，给工控系统恶意软件的检测和安全防护带来了巨大的挑战。现有的检测方法存在着自适应检测识别的智能化程度不高等局限性。针对此问题，围绕威胁工控系统网络安全的恶意软件对象，本文通过结合利用强化学习这一高级的机器学习算法，设计了一个检测应用方法框架。在实现过程中，根据恶意软件行为检测的实际需求，充分结合强化学习的序列决策和动态反馈学习等智能特征，详细讨论并设计了其中的特征提取网络、策略网络和分类网络等关键应用模块。基于恶意软件实际测试数据集进行的应用实验验证了本文方法的有效性，可为一般恶意软件行为检测提供一种智能化的决策辅助手段