7.1 基本概念 7.2 系统结构 7.3 实例分析 7.4 系统设计与实现 7.5 开发工具与环境 7.6 专家系统的发展

实验一、实验装置的基本操作（一） 实验二、实验装置的基本操作（二） 实验三、RTGK-2YB 软件熟悉实验 四、系统主题实验 实验一、一阶单容上水箱对象特性测试实验 实验二、二阶双容对象特性测试实验 实验三、锅炉内胆温度二位式控制实验 实验四、上水箱液位 PID 整定实验 实验五、串接双容下水箱液位 PID 整定实验 实验六、锅炉内胆水温 PID 整定实验（动态） 实验七、锅炉夹套水温 PID 整定实验（动态） 实验八、涡轮流量计流量 PID 整定实验 实验九、上水箱下水箱液位串级控制实验 实验十、中水箱液位和涡轮流量串级控制实验 实验十一、锅炉夹套和锅炉内胆温度串级控制系统 实验十二、锅炉内胆温度和小流量泵流量串级控制系统 实验十三、电磁和涡轮流量计流量比值控制系统实验 实验十四、纯滞后温度 PID 控制实验 实验十五、换热器热水出口温度控制实验

《工程科学学报》：“校庆专刊”+“基于机器学习的产品质量在线智能监控方法

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油箱壳外形复杂,拉深成形过程中容易出现侧壁起皱和圆角处破裂的缺陷,成形工艺参数的确定非常重要.结合分类与回归决策树(classification and regression tree,CART)的人工智能技术和模型交叉验证方法,通过调用Python平台开源库Scikit-Learn对油箱壳拉深成形数值模拟结果进行知识挖掘,筛选出对油箱壳拉深成形影响大的工艺参数;以基尼指数(Gini index)最小化作为最优特征值及最优切分点选择的依据,构建了工艺参数与性能指标关系的CART决策树,提取出了可靠的工艺设计规则.油箱壳拉深实例表明,CART决策树理论的知识发现技术是实现板料成形过程数值模拟结果潜在知识挖掘的可行途径

为了给数控机床故障的精准诊断提供保障，延长数控机床使用周期，以数控机床历史维修记录为研究对象，对数控机床设备故障领域的命名实体识别进行了研究。在分析历史维修记录中的故障描述特点后，提出了一种基于双向长短期记忆网络（Bidirectional long short-term memory, BLSTM）与具有回路的条件随机场（Conditional random field with loop, L-CRF）相结合的命名实体识别方法。首先，对输入语句进行分词和标注，使用Word2vec中的Skip-gram模型对标注语料进行预训练，将其生成的字向量通过词嵌入层转化为字向量序列；然后，将字向量序列输入BLSTM学习长期依赖信息；最后将句子表达输入L-CRF获取全局最优序列。实验结果表明，该方法明显优于其他命名实体识别方法，为数控机床设备的智能检修与实时诊断任务打下了坚实的基础