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为了建立工业污水pH值中和系统的正模型,研究了具有大滞后非线性特性的加药中和过程。利用一种动态自适应最近邻聚类(DANNC)学习算法,全面调整网络参数完成了污水pH值加药中和控制系统网络的学习和训练。采用中和过程神经网络内模控制系统的逆模型充当控制器,进行了各种工业条件下污水中和的仿真实验。结果表明,该系统实现了△pH≤0.2的工业污水的控制精度目标,系统实时跟踪和抗干扰性良好
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这本集子中的感想和看法,是没有什么次序的,而且差不多是不 连贯的,它开始是为了使一位善于思考的贤良的母亲看了高兴而 写的。最初,我的计划只是写一篇短文但是我所论述的问 题却不由我不一直写下去,所以在不知不觉中这篇论文就变 成了一本书,当然,就内容来说,这本书的分量是太大了,然 而就它论述的事情来说,还是太小了
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为了研究多层多维复杂系统的矛盾问题,运用可拓学原理,在n维物元可拓集概念的基础上,提出了多层多维物元系统可拓集及其正域、负域、零界的概念,给出了多层多维物元系统可拓集的可拓域、稳定域的定义,讨论了多层多维物元系统可拓集的一些性质.最后研究了多层多维物元系统可拓集的交、并等运算
文档格式:PPT 文档大小:2.76MB 文档页数:38
一、汽车诊断概述 汽车诊断的目的,是为了确定在用车辆的技术状况是否正常、有无异常或 故障。只有技术状况正常,汽车才能安全地行驶和经济可靠地工作,汽车技术 状况异常或有故障,必须及时地进行保养或修理。 为使汽车的保修作业能够迅速、有效地实施和提高保修作业的竣工质量, 在汽车保修作业之前,应该了解汽车外部和内部的技术状况和故障情况,并在 汽车保修作业之后进行汽车性能检验。汽车的外部情况通过检视便可了解,而 对汽车内部情况的判断则是一件复杂的工作,若将汽车、总成或机构拆散进行 检查,工序复杂且费工费时,因此采用汽车诊断技术来确定汽车的技术状况 (或故障情况)和鉴定汽车保修竣工后质量的方法,得到了迅速发展
文档格式:PDF 文档大小:1.41MB 文档页数:10
为了更加快捷、高效地判定边坡稳定与否,基于机器学习,融合主成分分析法(PCA)、参数调整、影响因素权重分析等,建立了一种边坡安全稳定性评价体系。研究发现,运用PCA可以在保留80%数据原信息的前提下将输入变量维度从六维降至三维,但此时模型效果有所下降;随机森林及梯度提升(XGBoost) 两种学习算法均可搭建有效的边坡安全稳定性评估模型,通过对其预测效果的对比分析,确定XGBoost为最佳评价模型。与此同时,采取卡方检验、F检验以及互信息法3种相关性检验手段,并通过计算评价因子的重要程度且加以可视化展示,明确了容重、坡高、内摩擦角以及内聚力4个内在因素的重要性,最终将评估结果与实际结合提出了边坡安全防护措施
文档格式:DOC 文档大小:223KB 文档页数:43
一、现代西方经济学发展的历史渊源: 现代西方经济学一般指20世纪30年代以后流行于欧美国家和其他某些国家与地区 的经济学说。不过,这种经济学说并不是在20世纪才产生和出现的,而是从古代发展变化 而来的。为了更好地了解现代西方经济学的各个主要流派,我们有必要在了解现代西方经济 学主要流派之前,从历史的纵向发展上粗略地了解一下这种发展和变化概况
文档格式:DOC 文档大小:67KB 文档页数:5
1.本课程开设的意义 植物学为专业基础课程。本课程的意义在于了解植物的生活习性,掌握植物生长发育、物种形成 与系统发育的规律,研究个体结构、生长发育与生殖的规律,研究生命活动现象和生命活动的规律 为本专业其他相关学科的学习奠定理论和实践基础
文档格式:DOC 文档大小:21KB 文档页数:2
伊士曼一柯达公司1901年10月24日成立于新泽西州。它的前身是乔 治伊士曼在1880年创建的伊士曼干片公司。该公司是为了大量生产早期的照 相机所使用的干片而建立的。在伊土曼开发出纸基的卤化银感光相纸以及便携 式相机后,他组建了新公司来开发他的新发明。开始时候,伊士曼就认识到降 低成本以便大规模销售的必要性。很快的,他采用了科学管理的方法以提高生 产率。伊士曼还发展了一种人本主义方法
文档格式:PDF 文档大小:665.57KB 文档页数:5
为了模拟汉语初学者的汉字认知过程,在Kohonen神经网络的基础上,改进了其网络结构和算法,并且将改进后的网络输出层根据Hebbian学习规则连接,构建了一个多Kohonen网络协同工作的汉字认知自组织神经网络模型.模拟研究结果表明,模型能够成功地学习到汉字的结构类型,且能有效识别出汉字的部件,在一定程度上模拟了汉字认知的部分过程,说明该模型用于汉字认知乃至汉语言习得的可行性
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3.1图形的几何变换 为了使图形几何变换的形式规范,其矩阵变换适合硬件方式实现,现 在一般都在齐次坐标系中对图形进行几何变换。二维齐次坐标系的定义如 二维平面中的一个点P(x,y),在齐次坐标系中可表示成P(wx,wy,wz,w) ,其中w是一个不为0的常量;反过来,只要能给定一个点的齐次坐标 P(x’,y’,w),就能得到这个点的二维直角坐标x=x’/w,y=y/w在本 小节中w总取常数1(即齐次坐标的“归一化”)
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