❑ 标准PID控制算法存在的问题 ❑ PID控制器的改进算法 ❑ PID控制的发展

❖ 递归的实现机制 ❖ 递归算法编制 ❖ 递归关系式求解

基础部分一： 1、逻辑：命题逻辑、谓词逻辑 2、集合：集合、函数 基础部分二： 1、算法 2、数论 3、代数系统

第1章算法与程序设计 1.1程序设计的基本概念 1.2算法和流程图 1.3结构化程序设计

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

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

1.算法的复杂度 2.算法分析 3.复杂度分析 4.展开法 5.母函数法 6.差分法

5.1 引言 5.2 调度算法 5.3 调度算法性能分析 5.4 实时调度 5.5 多处理机调度 5.6 调度算法举例

介绍了状态空间预测控制算法和智能控制算法相结合的方法及其在电加热炉中的应用。结果表明:实时控制比状态空间预测控制算法超调减小5℃,调整时间缩短60min,精度可提高±1.5℃

提出了基于免疫遗传算法的形态学自适应结构元素生成算法，并将其用于光学相干断层成像(optical coherence tomography，OCT) 图像中视网膜组织边缘检测. 首先将图像进行去噪和粗分割的预处理，并将图像划分为若干子图像; 其次对每一子图利用免疫遗传算法求取自适应结构元，初始随机生成固定长度的二进制数串作为抗体，并将其转化为结构元素格式，以图像二维熵定义抗体适应度，根据子图像本身结构特征信息，寻找最优抗体结构元素; 最后利用寻优得到的各结构元素对子图进行形态学边缘检测，合并各子图的分割结果，实现整体图像目标边界提取. 实验结果表明了该方法在图像目标边界提取的有效性