教学内容 首先介绍人工神经网络的基本概念和 ANN 的特性，以及神经网络的学习方法。然后讲授典型的前向神经网络、反馈神经网络的原理、结构、基本算法，给出了 BP 网络的算法改进。最后介绍了神经网络 PID 控制。 教学重点 1. 神经网络的各种学习算法，神经网络的训练。 2. 感知器网络、BP 网络的结构和算法、BP 网络学习算法的改进，反馈网络的结构、学习算法。 3. 神经网络 PID 控制

设在反应器内某一指定部位，任选某一物组 分i，可写出如下物料平衡式： 单位时间变化量=单位时间输入量-单位时间输出 量+单位时间反应量 (3—1) 当变化量为零时，称为稳态，即： 单位时间输入量-单位时间输出量+单位时间反应 量＝0

1、掌握活性污泥法的基本原理及其反应机理 2、理解活性污泥法的重要概念与指标参数：如活性污泥、剩余污泥、MLSS、MLVSS、SV、SVI、Qc、容积负荷、污泥产率等。 3、理解活性污泥反应动力学基础及其应用。 4、掌握活性污泥的工艺技术或运行方式； 5、掌握曝气理论。 6、熟练掌握活性污泥系统的计算与设计；

1．加深对分布参数电路理论的理解，对电缆波过程实验结果与彼得森法则计算结果进行比较学会彼得森法则的实际应用。 2．学习测量波过程、波速度和衰减系数的方法。 3．研究行波在电缆节点上的折、反射及多次反射的运动规律

5.1反馈的基本概念与分类 5.2负反馈对放大电路性能的改善 5.3深度负反馈放大电路的分析计算 5.4负反馈放大电路的稳定性分析及频率补偿

第一节 单相均匀无损耗线路上的行波 第二节 波的折射和反射 第三节 波通过串联电感和并联电容 第四节 波在有限长线段上的多次折反射 第五节 波在平行多导线系统中的传播 第六节 波的衰减和变形 第七节 变压器绕组中的波过程

通过对影响脱硫反应限制性环节的分析,将持续接触和瞬时接触两种反应模式综合考虑,建立了精炼脱硫动力学模型,并通过实验室“极低硫钢精炼脱硫”实验数据对模型进行验证.结果表明,本模型的预测结果与实验结果比较吻合

第一节 气－固相催化反应的宏观过程 第二节 催化剂颗粒内气体的扩散 第三节 内扩散有效因子 第四节 气－固相间热、质领教过程对总体速率的影响

分析了高温熔渣中碳还原氧化物的反应和传热机理,确定了还原反应产生气体量和时间的关系,进而给出了相应的内生气源发泡方程.介绍了计算发泡特性参数软件的特点和功能,特别是对确定消泡过程的开始时间进行了详细的讨论.将在10 kg感应炉测定含TiO2渣的实验结果,通过计算程序确定了内生气源引起发泡过程的特性参数

本文讨论了非方系统在状态反馈和输入变换下的解耦与稳定解耦的问题。利用在反馈和输入变换下矩阵的特点,给出了解耦问题有解的充分必要条件,并进状态一步利用Yokoyama标准形的性质得到非方系统稳定解耦问题有解的充分必要条件