2.1 谓词逻辑的基本概念与表示 2.2 谓词的合式公式及解释 2.3 范式 2.4 一阶逻辑的推理 2.5 谓词逻辑在计算机科学中的应用

• 基本知识 – 人−机−物三元世界、云计算、未来网、物联网、泛在网、图灵机计算模型、网域计算模型 • 交互计算 – 经典计算与交互计算、交互的特点、交互的机器模型、能描述交互的演算 • 从归纳到余归纳 – 良基集、非良基集、余归纳、互模拟 • 从代数到余代数 – 笛卡尔积, 可区分并, 余代数, 代数和余代数的区别

1. z变换的定义 2. z变换的性质和定理 3. 用z变换法解线性常系数差分方程

◆8.1 像素间的基本关系 ◆8.2 目标物边界的描述 ◆8.3 目标物的区域描述 ◆8.4 图像的几何特征 ◆8.5 图像的矩描述 ◆8.6 图像的纹理描述 ◆8.7 形态学在纹理描述中的应用

4.1 模糊逻辑的数学基础 4.1.1 模糊集合 4.1.2 模糊集合的表示方法 4.1.3 模糊集合的运算 4.1.4 隶属函数确定方法 4.1.5 模糊关系 4.2 模糊逻辑的推理 4.2.1 模糊命题 4.2.2 模糊逻辑 4.2.3 模糊语言 4.2.4 模糊推理 4.3 模糊控制系统概述 4.3.1 模糊控制系统的构成 4.3.2 模糊控制系统的原理 4.4 模糊控制器原理 4.5 模糊控制器设计基础 4.6 双入单出模糊控制器设计 4.6.1 模糊化 4.6.2 模糊控制器规则、模糊关系 4.6.3 清晰化 4.6.4 控制表计算程序

2.1 启动和退出MATLAB 11 2.2 MATLAB中矩阵和多维矩阵介绍 12 2.3 MATLAB中的变量 16 2.4 算术表达式和数学函数 19 2.5 计算浮点运算次数和时间管理 25 2.6 输出格式 27 2.7 帮助命令和示范 28 2.8 保存和装载 31 2.9 命令文件和函数文件 32

◼ 1、概述 ◼ 1.1、机器学习的应用 ◼ 1.2 、什么是机器学习 ◼ 1.3、机器学习的发展 ◼ 1.4、机器学习的分类 ◼ 1.5 机器学习的资源 ◼ 2、机器学习的数学基础 ◼ 3、机器学习的术语 ◼ 4、基于案例的机器学习流程简介 ◼ 5、机器学习算法简介 ◼ 6、机器学习实例演示

线性规划(LP) 问题与建模 二维线性规划图解法 计算机解法 极小化下的求解与大M法 灵敏度分析 对偶规划 LP求解步骤与OR软件包操 建模与案例分析

6.1 概述 6.2 图像编码的基本理论 6.3 无损压缩编码 6.4 限失真编码 6.5 二值图像编码 6.6 小波变换及在图像压缩编码中的应用 6.7 图像压缩国际标准简介

◆2.1 色度学基础 ◆2.2 人的视觉特性 ◆2.3 图像数字化 ◆2.4 数字图像表示形式和特点 ◆2.5 本章小结