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在21世纪全球信息电子化、网络化迅速发展的大环境下,无论是从大趋 势上看,还是从自身商业利益和学习工作角度考虑,建立内部管理信息系统 和与外界通讯是当务之急的任务。同时带宽的扩大和各类网络技术的发展, 网络的应用越来越广。在学习、科研、教学等方面对网络的需求量、带宽大 小、稳定性、安全性提出了非常髙的要求,目前,大学作为信息人才的培养 以及信息流通、再生的桥头堡,在互联网浪潮中扮演举足轻重的角色。校园 网已成为一个学校必备的信息基础设备,其规模和应用水平已成为衡量学校 教学与科研综合实力的一个重要标志。在此形势下,我们对中南林学院进行 校园网的优化组网,以达到综合教学科研的目的

作为磨矿过程的主要生产质量指标, 磨矿粒度是实现磨矿过程闭环优化控制的关键.将磨矿粒度控制在一定范围内能够提高选别作业的精矿品位和有用矿物的回收率, 并减少有用矿物的金属流失.由于经济和技术上的限制, 磨矿粒度的实时测量难以实现.因此, 磨矿粒度的在线估计显得尤为重要.然而, 目前我国所处理的铁矿石大多数为性质不稳定的赤铁矿, 其矿浆颗粒存在磁团聚现象, 所采集的数据存在大量异常值, 使得利用数据建立的磨矿粒度模型存在较大误差.同时, 传统前馈神经网络在磨矿粒度数据建模过程中存在收敛速度慢、易于陷入局部最小值等缺点, 且单一模型泛化性能较差, 现有的集成学习在异常值干扰下性能严重下降.因此, 本文在改进的随机向量函数链接网络(random vector functional link networks, RVFLN)的基础上, 将Bagging算法与自适应加权数据融合技术相结合, 提出一种基于鲁棒随机向量函数链接网络的集成建模方法, 用于磨矿粒度集成建模.所提方法首先通过基准回归问题进行了实验研究, 然后采用磨矿工业实际数据进行验证, 表明其有效性

教学内容 本章讲述模糊控制与传统控制的相互关系、模糊神经网络控制、模糊控制和遗传算法的相互联系与区别、模糊控制与基于知识系统的交叉和融合。 教学重点 重点内容是讲述模糊控制与传统控制的相互关系，模糊系统与神经网络、遗传算法、基于知识的学习系统的相互联系以及交叉融合。 教学难点 对模糊控制与传统控制、神经网络控制、遗传算法以及基于知识的系统的区别和联系的准确把握和理解，学会用发展和联系的观点看待智能控制学科的发展。 教学要求 要求学生基本了解模糊控制与传统控制、神经网络控制、遗传算法以及基于知识的系统的区别和联系。 通过本章的学习，进一步加深对智能控制特点的理解，学会用发展和联系的观点看待智能控制学科的发展，从而培养学生创常新意识和能力，形成正确的工作方法

无人驾驶车辆自身具有强烈的非线性、信号时延和参数不确定性，对它的控制还受到道路附着系数的变化、侧向风等外界因素影响。因此传统控制方法往往难以对其稳定和精确地控制。神经网络所具有的学习能力、自适应能力和近似非线性映射的能力，为解决车辆模型参数的不确定性、外界的扰动以及车辆自适应控制问题提供了有效的途径。针对上述几个方面，对近几年国内外学者将神经网络应用到无人驾驶车辆运动控制中所取得的成果与进展进行了归纳分类，分别介绍了应用情况并对优缺点进行评价。最后总结了神经网络在无人驾驶车辆运动控制中存在的主要问题，并展望了可能的发展方向

针对机器或设备的剩余寿命（Remaining useful life, RUL）预测精度低的问题，提出基于一维卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）和双向长短期记忆（Bidirectional long short-term memory, BD-LSTM）的集成神经网络模型。为了更好地抽取时间序列上的特征，以及产生更多的训练样本，采用滑动窗口对数据进行处理，同时采用卡尔曼滤波对数据进行降噪处理，将数据标准化以及设置RUL标签。与人工提取特征不同，利用一维CNN对数据进行特征提取，并舍弃了CNN中的池化层。然后将提取到的高维特征输入到BD-LSTM进行回归预测，并采用Bagging的方式对此神经网络进行集成来预测RUL。最后通过在NASA的数据集上验证该模型的有效性，以及相比于其他机器学习或者深度学习模型的优越性，实验表明所提模型在RUL预测方面更加准确

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金融创新极大丰富了金融产品、机构和金融制度的内容,是金融业发展演变的主要表现。鉴于本章所述部分产品目前在国内尚未推出,学习时应较多利用网络资源,熟悉国外主要金融衍生产品的基本情况。 本章学习要点主要包括: 1、理解金融创新的含义;理解有关金融创新动因的主要理论流派;掌握金融创新的三大类别

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以前的学习,一般需要预先在肚子里存储下足够的知识,必要时 ,就从海量的信息中提取所需的部分。 但是,到了信息领域大大超出四书五经的新时期,预先无目的 的吞下海量信息的学习方式就有些不合时宜了。 旧有的学习方式需要变更以适应这个信息爆炸的年代。目的明确 的去学习,即先知道要学什么,然后有目的的去寻找答案,这种 方式看上去更加有效率