￾ 认识PowerDesigner ￾ PowerDesigner模型 ￾ PowerDesigner同其它建模工具的比较 ￾ PowerDesigner建模环境 ￾ P Di ower esigner建模过程

层次分析法（AHP）是美国运筹学家匹茨堡大学教授萨蒂(T.L.Saaty)于上世纪70年代初，为美国国防部研究“根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配”课题时，应用网络系统理论和多目标综合评价方法，提出的一种层次权重决策分析方法。 引言 层次分析法原理 层次分析法模型举例

1. PowerDesigner简介 2. PowerDesigner模型 3. PowerDesigner同其它建模工具的比较 4. PowerDesigner建模 境环 5. PowerDesigner建模过程

根据炼钢转炉的实际采集数据,利用1种新型模糊神经网络(FNN),对其进行了静态建模。从理论上论证了该FNN的推理及非线性逼近能力。用新建模型对钢水终点温度,终点含碳量进行计算,其结果与相应的实测值基本一致

讨论一种动态神经网络——Elman回归神经网络的结构和算法.基于这一网络结构提出了非线性时变工业对象——直流电弧的神经网络建模方法,并与用其他方法为对象建立的模型进行了比较,结果证明回归网络模型能够很好地适配该工业对象,显示了动态神经网络在工业对象建模中的良好应用前景

根据BP人工神经网络算法原理,结合某厂型钢轧机轧制扁钢时的轧制力实测数据,对扁钢轧制力进行建模.结果表明,神经网络用于轧制力建模是可行的,所建模型系统误差<1%,模型计算值与实测值的偏差<4%,较好地反映了实际轧制过程的特征

第一节 建模技术和模型选择 第二节 建模示例 第三节 分析步骤和计量软件的运用

针对一般LMS自适应滤波算法在对系统建模时存在的初始收敛速度、时变系统跟踪能力及收敛精度三个指标难于协调的问题,提出了变论域变步长的LMS自适应滤波算法,并利用李亚普诺夫函数证明了算法的收敛性.研究结果表明,该算法在对系统建模时可以同时兼顾上述三个指标,可用于控制领域的系统及其逆系统建模

介绍了对角递归神经网络,针对BP算法收敛慢的缺点,将递推预报误差学习算法应用到神经网络权值和域值的训练.通过对非线性系统辨识的仿真及在磷化温控系统建模中的应用,验证了这种建模方法的有效性

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