研究了一种基于特征变量的复杂生产过程预测模型.与传统的建模方法相比,该方法不需要经过机理分析,而从信息科学的角度出发,在对反映生产过程工况原始动态数据进行特征选择的基础上,运用时间序列分析法建立其预测模型.同时讨论了它的神经网络实现方法.仿真结果表明了该方法的可行性

12.1 局部变量、全局变量和存储分类 12.2局部变量及其作用域和生存期 12.3 全局变量及其作用域和生存期 12.4 函数的存储分类

以通用有限元分析软件ANSYS作为运行环境,将网架结构的杆件截面面积作为离散的设计变量,以网架结构的总质量为目标函数,同时考虑网架的强度、刚度、稳定性以及裁面尺寸等约束条件,采用一维搜索方法和改进的应力比法等优化方法,对网架结构进行了优化．工程实例计算表明:该优化算法原理简单,收敛速度快,能在保证安全的基础上降低工程造价,取得较好的优化设计结果．

一，试验目的 1． 进一步掌握指针变量，动态变量的含义。 2． 掌握二叉树的结构特征，以及各种存储结构的特点及使用范围 3． 掌握用指针类型描述，访问二叉树的运算

细胞神经网络（CNN）的局部活动性理论为研究由同质介体构成的复杂系统动力学行为的突现和转化提供了有力工具，本文介绍了CNN的局部活动性原理；建立了确定具有3个端口和4个态变量CNN的局部活动性的一组定理；为绘制相应CNN的分歧图和研究在免疫监视下的细胞组织生长等生命现象提供了解析工具．

采用回归分析的方法,建立特征变量与产品质量之间的统计对应关系,把产品质量表达成特征变量的回归函数,进而得到特征空间与产品质量空间在统计意义上的映射关系.在产品质量空间进行聚类,在特征空间进行分类,而后提出了一种基于统计空间映射的在线模式识别方法.利用唐钢烧结厂的实测数据进行了仿真,验证了本方法的正确性.从算法分析和仿真结果看,这一算法可以有效地克服模式交叉现象的影响,并可对复杂生产过程进行在线质量推断

基于多学科设计优化原理,提出了面向非层级复杂系统的多学科变量耦合优化设计方法,阐述了其优化设计的基本思路和工作原理.通过设置理想耦合点,构造了耦合函数,使子系统在各自独立优化设计的同时,在系统级的协调下达到耦合关系的满足,并使系统得到总体上的优化.在梳齿式微机械加速度计的优化设计中,对该方法进行了验证

一、实验目的 1． 进一步掌握指针变量，动态变量的含义。 2． 掌握二叉树的结构特征 3． 掌握用指针类型描述，访问二叉树的运算

描述了协同区域化及协同区域化变量的概念,较详细地讨论了交叉矩及其性质(例如互协方差及互变异函数)。重点讨论了协同克立格法(包括协同克立格方程组及协同克立格方差等),给出了根据估计邻域内金和银的数据,并应用协同克立格法实例估计一个等估块段中金的平均含量

第一节 变量与变量种类 第二节 描述统计 第三节 分数的转换与解释 第四节 测验信度、效度、难度、区分度