提出一种改进的最大互信息(MMI)准则函数并把它应用于隐马尔可夫模型(HMM)的参数估计,重新推导了HMM的迭代公式.该准则函数相对于原来准则函数定义更为合理,能有效利用训练样本集中的鉴别信息,使得训练数据得到充分利用,提高了HMM的性能.把这种改进的HMM算法应用于面部表情识别,利用改进的光流算法提取面部表情特征向量序列,并利用改进HMM算法和BP神经网络构建了面部表情混合分类器.实验结果表明了该方法能有效提高面部表情识别率,有效解决HMM参数估计问题

目录：第一章傅里叶光学基础 第二章经典光学信息处理 第三章非相干光学信息处理 第四章光学图像识别 第五章广义傅里叶变换及其光学实现 第六章光学小波变换 第七章空间光调制器 第八章光学神经网络 第九章光折变介质信息处理

针对传统基于BP神经网络建立的连铸坯质量预测模型训练速度慢、适应能力弱、预测精度低等问题,本文提出一种基于极限学习机的连铸坯质量预测方法,对方大特钢60Si2Mn连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷进行预测,并与BP和遗传算法优化BP神经网络预测模型的预测结果进行分析对比.结果表明:BP及GA-BP神经网络预测模型对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为50%、57.5%、70%和72.5%;而基于极限学习机的连铸坯预测模型预测准确率更高,对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为85%和82.5%,且该模型具有极快的运算时间,仅需0.1 s.该模型可对连铸坯质量进行迅速准确地分析,为连铸坯质量预测的在线应用提供了一种新的方法

具有 Fortran和C高级计算机语言知识的读者可能已经注意到,如果用它们去进 行程序设计,尤其当涉及矩阵运算或画图时,编程会很麻烦。比如说,若想求解一个 线性代数方程组AX=B→>X=A-B,用户得首先编写一个主程序,然后编写一个子程序 去读入各个矩阵的元素,之后再编写一个子程序,求解相应的方程,最后输出结果 般说来,求解线性方程组这样一个简单的功能需要100多条源程序。 Matlab的首创者 Cleve Moler博士在数值分析,特别是在是指线性代数的领域中 很有影响

§1.常微分方程基本概念 6 §2.基本定理 9 §3.稳定性的基本定义 18 4. Liapunov 函数. 28 §5.稳定的基本定理 31 §6.渐近稳定的基本定理 35 §7.不稳定的基本定理 43 §8.全局渐近稳定的基本定理 47 §9.解的渐近性质 54 §10.解的一般有界性 §11.解的最终有界性 12.稳定性的比较原理 59 §13.线性方程组的Liapunov 函数 66 §14.线性近似决定的稳定性 72 15.类比法构造 Liapunov 函数 75 §16.力学系统的稳定性 83 §17.种群系统的稳定性 88 18.传染病系统的稳定性 99 §19.市场价格系统的稳定性 105 §20.控制系统的稳定性 117 §21.人工神经网络的稳定性

基于K均值聚类法对转炉出钢过程的合金损耗进行了研究，分析了影响合金损耗的关键因素，并将其分为3个聚类，得到转炉出钢合金损耗最低的工艺模式。在此基础上，开发了基于PCA-BP神经网络和混合整数线性规划的合金减量化智能控制系统，并以某炼钢厂为例进行了实际应用。通过对模型进行在线运行，验证了模型的准确性和实用性。使用该模型后，提高了合金化钢液成分准确度，减少由传统人工经验计算配料造成的成本浪费和成分超标等情况，优化了合金配料方案，降低了炼钢合金化成本，不同钢种铁合金加入总成本降低5.95%～14.74%，平均降幅11.72%

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为解决进行PM2.5质量浓度预测中多因素回归模型的不稳定、神经网络模型的过拟合及局部最小等问题，提出应用支持向量机和模糊粒化时间序列相结合的方法，对PM2.5质量浓度未来变化趋势和范围进行预测.根据PM2.5不同季节的日变化周期模式，确定以24 h为周期的粒化窗宽，利用三角型隶属函数对数据样本进行特征提取作为支持向量机的输入，并在k重交叉验证法下采用网格划分寻找出模型的最佳参数.以2013年3月—2014年2月北京市海淀区万柳监测点四个季节PM2.5的1 h质量浓度监测值为样本数据，应用该方法建立PM2.5质量浓度的时间序列预测模型，并在MATLAB平台下应用LIBSVM工具实现计算过程.结果表明，基于模糊粒化时间序列的预测模型，能较好解决PM2.5机理性建模方式下由于影响因素考虑不全而造成的预测结果不稳定，对模糊粒子拟合效果较好

本书分成五章。第一章是仿真，讲述环境工程过程的仿真即过程建模及求解的方法，并介绍活性污泥过程、二沉池二维流态等模型的建模和求解过程。第二章是过程控制，讲述反馈控制系统的控制规律及自动化仪表，并介绍污水处理主要设施的自动控制方法。第三章是动态分析，讲述如何导出过程的传递函数，以及如何利用传递函数对环境工程的过程动态进行定性和定量的分析。第四章是人工智能，重点介绍神经网络、专家系统和模糊控制的理论及在环境工程仿真与控制中的应用。第五章是复杂控制系统，介绍串级、分程、比值、前馈、选择性和非线性控制系统，以及在环境工程过程控制中的应用

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