智能控制是自动控制发展的高级阶段,是人工智能、控制论、系统论和信息论等多种学科的高度综合 与集成,是一门新的交叉前沿学科。从广义上讲,智能控制是研究对复杂的不确定性被控对象(过程)采 用人工智能的方法有效地克服系统的不确定性,使系统从无序到期望的有序状态转移的方法及其规律 智能控制已经出现了相当长的一段时间,并且取得了初步的应用成果

以滚轴支座基础隔震结构作为受控结构研究对象, 在该隔震结构的隔震层施加主动控制装置, 形成智能隔震体系, 以控制隔震层的位移, 提高结构的安全性. 在智能隔震结构中引入非光滑控制算法, 基于隔震层位移和速度反馈, 提出了智能隔震结构的非光滑控制算法, 进一步根据Lyapunov稳定理论, 推导了在非光滑控制下智能控制闭环系统的全局有限时间稳定性. 结合一栋六层滚轴支座基础隔震结构, 进行了非光滑主动控制算法下和LQG主动控制算法下的地震响应控制仿真分析. 结果表明, 智能隔震结构可有效控制结构的位移, 与被动隔震结构相比较上部结构的地震响应有一定程度的减小, 同时提出的非光滑控制算法与LQG控制算法相比较具有更好的控制效果, 相比LQG控制算法通过较少的反馈量即可实现反馈控制, 且非光滑控制算法具有良好的稳定性

（一）理论课程 1《数据库原理》 2《Java 程序设计》 3《操作系统原理》 4《人工智能导论》 5《信息安全概论》 6《数据结构与算法》 7《ARM 基础》 8《嵌入式系统技术》 9《计算机科学导论》课程互动式教学大纲 10《数字电路基础》 11《智能算法应用开发》 12《Web 前端开发技术》 13《C 语言程序设计》 14《Linux 程序设计》 15《面向对象程序设计》 16《数值计算方法》 17《云平台系统》 18《云应用开发》 19《软件工程经济学》课程设计教学大纲 20《软件工程经济学》课程设计教学大纲 21《网络编程技术》 22《移动开发技术》 23《计算机网络》 24《单片机基础》课程设计教学大纲 25《计算机组成原理》课程设计教学大纲 26《大数据分析(数据挖掘)》 27《智能算法程序设计(Python)》 28《Java Web 应用开发》 29《web 开发技术》 （二）实验课程 30《数据库原理》 31《Java 程序设计》 32《操作系统原理》 33《文献检索》 34《智能算法程序设计(Python)》 35《信息安全概论》 36《数据结构与算法》 37《ARM 基础》 38《Linux 系统管理》 39《嵌入式系统技术》 40《数字电路基础》 41《智能程序应用开发》 42《Web 前端开发技术》 43《C 语言程序设计》 44《Linux 程序设计》 45《面向对象程序设计》 46《数值计算方法》 47《云平台》 48《云应用开发》 49《软件工程经济学》课程设计教学大纲（实验） 50《网络编程技术》 51《移动开发技术》 52《计算机网络》 53《单片机基础》 54《计算机组成原理》 55《大数据分析(数据挖掘)》 56《智能算法程序设计(Python)》 57《Java Web 应用开发》课程 58《web 开发技术》课程 （三）实践课程 59《C 语言程序概念实训》 60毕业设计教学大纲 61《毕业实习》教学大纲 62《程序设计技能实训》 63《计算机综合项目实训》 64《专业教育》 65《嵌入式系统技术》 66《云应用开发课程设计》 67《C 语言课程设计》

一、从传统仪器到智能仪器 仪器仪表、智能仪器、重要性认识 二、智能仪器的分类、基本结构与特点 4个层次、2种结构、3个特点 三、推动智能仪器发展的主要技术 传感器,AD,单片机和PC,DSP, FPGA/CPLD,软件,网络与通信 四、《智能仪器设计基础》课程框架

一、智能建筑的诞生: “智能建筑”的概念是在二十世纪八十年代提出,世界 上的第一幢智能建筑于1984年诞生在美国哈特福德(Hartford )市。随后讯速在美国、日本、欧洲这些发达国家及世界各地 蓬勃发展起来。 我国于90年代才刚刚起步,但它的发展速度迅猛,特别 是在深圳、广东、珠海、上海等沿海城市及北京发展得非常快 。但在我国的其他地区发展相对来说较慢一些。 近几年来,“智能建筑”这个名词我们谁都不是很陌生 ,但无论在国际或在国内,都没有一个统一定义。其重要原因 是:智能建筑是信息时代的产物,如今科学技术处于高速发展 阶段,许多新技术、新成果将随时应用于建筑技术中,使其具 体内容相应不断发展和变化

1.1人工智能的定义和发展 1.2人类智能和人工智能 1.3人工智能的各种认知观 1.4人工智能的研究与应用领域 1.5课程概要

1、了解人工智能基本的概念、理论和技术 2、掌握人工智能问题的求解方法和原理 3、掌握专家系统的基本理论和实现结构 4、培养进行人工智能研究的基本素养 5、具备应用人工智能解决实际问题的基本能力

5.1新业务的传统实现方法 5.2智能网的基本概念 5.3几种典型的智能业务 5.4智能网的结构 5.5智能网应用部分

油气资源大数据智能平台的总体框架应以数据资源为基础、大数据平台算力为支撑、人工智能算法为核心，面向油气行业生产需求，构建集勘探、开发、生产数据于一体的油气数据资源池，通过数据清洗与融合提升数据质量，整合物理模拟与数据挖掘等手段，实现服务功能模块化，并在PC端、管控大屏、手机移动APP等多维平台实现智能监测、预警与展示。通过对深度学习等人工智能方法在油气工业领域的应用案例分析，表明其具有较好的应用前景。未来石油公司应与科研院所通力合作，挖掘石油工业数据的巨大潜能，实现降本增效，建设全新的智能油气工业生态圈，完成产业升级

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