4.1 模糊控制技术 4.1.1 模糊控制的数学基础 4.1.2 模糊控制原理 4.1.3 模糊控制器设计 4.1.4 模糊控制的特点 4.1.5 模糊控制的应用 4.1.6 模糊控制的现状与发展 4.4.1 内部模型 4.2 神经网络控制技术 4.2.1 神经网络基础 4.2.2 神经网络控制 4.4.2 预测模型 4.3 专家控制技术 4.3.1 专家系统 4.3.2 专家控制介绍 4.3.3 专家控制基本思想 4.3.4 专家控制组织结构 4.4.3 预测控制算法 4.4 预测控制技术 4.5 其它先进控制技术

附录一、快速付里哀变换与反变换程序实例 附录二、快速余弦变换与反变换程序实例 附录三、快速 Walsh-Hadamard 变换与反变换程序实例 附录四、二维小波分解与重构程序实例 附录五、直方图均衡处理程序实例 附录六、伪彩色增强处理程序实例 附录七、模糊图像恢复处理程序实例 附录八、中值和均值滤波图像恢复处理程序实例 附录九、数学形态学处理程序实例 附录十、图像采集卡的参数及使用（供光盘中软件参考）

4.1 电力网络方程 4.2 非线性节点注入功率-电压方程（数学模型） 4.3 非线性方程的牛顿算法原理 4.4 牛顿-拉夫逊法潮流计算（算法）

❖ 2.1 信源的数学模型及分类 ❖ 2.2 离散信源熵和互信息 ❖ 2.3 信息熵的性质 ❖ 2.4 离散序列信源熵 ❖ 2.5 连续信源熵与互信息 ❖ 2.6 信源的冗余度

数学形态学历史（Mathematical Morphology） 一、什么是形态学处理 二、基本处理定义 三、形态学变换 四、形态学变换的应用 五、灰度图像形态学 六、要点总结 上机实习

3.1 图像的几何变换 3.2 图像的离散傅立叶变换 3.3 图像变换的一般表示形式 3.4 图像的离散余弦变换 3.5 图像的离散沃尔什一哈达玛变换 3.6 K-L变换 3.7 本章小结

7.1 图的抽象数据类型定义 7.2 图的存储表示 7.3 图的遍历 7.4 最小生成树 7.7 两点之间的最短路径问题 7.5 拓扑排序 7.6 关键路径

6.1 树的类型定义和基本术语 6.2 二叉树的类型定义及性质 6.3 二叉树的存储结构 6.4 二叉树的遍历 6.5 线索二叉树 6.6 树和森林 6.7 哈夫曼树与哈夫曼编码

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5.0 概述 5.1 退化模型 5.2 ,常见退化模型及辨识方法 5.3 图像的无约束恢复 5.4 图像的有约束最小二乘恢复 5.5 几何畸变图像的恢复 5.6 超分辨率图像复原