一、概述 网络技术和计算机总线技术的发展,再加上 测控任务的复杂化以及远程监测任务等迫切需求 ,促进了测控仪器向网络化的方向快速发展。 网络化仪器包括基于计算机总线技术的分布 式测控仪器、基于 Internet/Intranet的虚拟仪器 、嵌入式 Internet的网络化仪器、基于IEEE1451 标准的智能传感系统以及基于无线通讯网络的网 络化仪器系统等

13.1 人工神经网络与神经网络优化算法 13.2 遗传算法 13.3 模拟退火算法 13.4 神经网络权值的混合优化学习策略

烟台理工学院：《人工智能》课程教学资源（人工智能原理教学大纲）Principles of Artificial Intelligence

烟台理工学院：《人工智能》课程教学资源（人工智能编程技术教学大纲）Course Design of artificial intelligence program technology

9.1 层次分析法 9.2 人工神经网络与神经网络优化算法 9.3 遗传算法 9.4 模拟退火算法 9.5 神经网络权值的混合优化学习策略

一、从智能仪器到虚拟仪器 二、仪器的发展历史

Part 1: Overview—AI &CI Part 2: Introduction to AI Part 3: Representation of Knowledge Part 4: 知识推理技术 Part 5: Artificial Neural Network（ANN）

随机误差:由串入仪表的随机干扰、仪器内部器 件噪声和A/D量化噪声等引起的,在相同条件下测量 同一量时,其大小和符号作无规则变化而无法预测 但在多次测量中符合统计规律的误差采用模拟 滤波器是主要硬件方法

本章对目前常用的几种智能优化计算算法作简单介绍，以使读者对它们有个基本认识。内容包括神经网络、遗传算法、模拟退火算法和神经网络混合优化学习策略。 10.1 人工神经网络与神经网络优化算法 10.2 遗传算法 10.3 模拟退火算法（simulated annealing，SA） 10.4 神经网络权值的混合优化学习策略

杭州电子科技大学：《人工智能导论》课程教学资源（PPT课件讲稿）第二讲 人工智能概述