6.1 遗传算法的基本原理 6.1.1 遗传算法的基本遗传学基础 6.1.2 遗传算法的原理和特点 6.1.3 遗传算法的基本操作 6.2 遗传算法的模式理论 6.3 遗传算法应用中的一些基本问题 6.4 高级遗传算法 6.4.1 改进的复制方法 6.4.2 高级GA算法 6.5 微种群和双种群遗传算法 6.6 基于遗传算法的系统在线辨识 6.7 基于遗传算法的模糊控制 6.8 免疫遗传算法 6.8.1 免疫遗传算法的基本概念 6.8.2 免疫算子的机理与构造 6.8.3 TSP问题的免疫遗传算法

通过把轧制力方程和厚度控制方程在小范围内线性化、离散化,用递推最小二乘法辨识出系统的状态空间模型.给出了基于Kalman滤波法的最优信息融合算法,并针对热连轧这个复杂的多变量系统设计了异步信息融合估计算法.将模型用于热连轧机带钢厚度预测中,同时也预测带钢塑性系数Q.最后把实时预测出的带钢出口厚度和带钢塑性系数应用于带钢热连轧厚度控制系统,提高了带钢厚度质量

基于模糊推理的智能控制 （1）模糊集合与模糊推理 （2）模糊推理系统 （3）模糊建模与辨识 （4）模糊控制系统 （5）模糊控制系统的稳定性

（1）模糊集合与模糊推理 （2）模糊推理系统 （3）模糊建模与辨识 （4）模糊控制系统 （5）模糊控制系统的稳定性

10.1 遗传算法的基本原理 10.2 遗传算法的特点 10.3 遗传算法的发展及应用 10.4 遗传算法的优化设计 10.5 遗传算法求函数极值 10.6 基于遗传算法优化的RBF网络逼近 10.7 基于遗传算法的伺服系统静态摩擦参数辨识 10.8 基于遗传算法的TSP问题优化

◼ 自适应控制系统 ◼ 参考模型自适应控制系统 ◼ 具有被控对象数学模型在线辨识的自适应控制系统 ◼ 预测控制 ◼ 智能控制系统 ◼ 神经元网络控制 ◼ 模糊控制系统 ◼ 最优控制系统 ◼ 控制管理一体化

1HRA在PSA中的作用与意义 人因可靠性分析(HRA):以人因工程、系 统分析、认知科学、概率统计、行为科学等 学科为理论基础,以对人的可靠性进行定性 与定量分析和评价为中心内容,以分析、预 测、减少与预防人的失误为研究目标。 概率安全评价(PSA):对来自系统运行各 个水平上的损害和其他不期望后果进行辨识, 并对相关事件作出定性定量分析、评价、预 测的系统安全/风险评估方法

绪论中我们从化学的角度认识了物质世界,并多层次地了解这个宇宙和物质的各 种运动规律,激发学习的兴趣。重点介绍系统及其划分、环境、相及其辨识、物质的 量及其符号、单位及有关计算、质量守恒、能量转化和反应进度的概念及其化学计量 数正负值的确定,利用这些基本概念逐步进入五彩缤纷的化学世界

本文讨论了一类多变量系统自校正调节器的最优控制律及控制器参数辨识中的有关问题,给出了类似于单变量系统最小方差控制律的一种算法,便于计算,并具有较为简洁的形式。用此算法计算了两个实例的最小方差控制律,并与计算机仿真果进行了比较

基于过程辨识理论,依据三相异步电动机在αβ坐标系下的数学模型,建立了定于绕组温度预测的数学模型,并以80C552单片机为核心构成三相异步电动机定子绕组温度在线监测硬件与软件系统,通过实验验证了此方法的正确性与可行性